據(jù)外媒TheNextWeb報(bào)道,谷歌旗下的Medical Brian團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能算法,可以幫助醫(yī)院預(yù)測(cè)病人的死亡時(shí)間 ——其早期結(jié)果顯示,其準(zhǔn)確性略高于醫(yī)院自己的預(yù)警系統(tǒng),并有望在醫(yī)療領(lǐng)域展開(kāi)更廣泛的應(yīng)用。
彭博社描述了Medical Brain團(tuán)隊(duì)這項(xiàng)研究成果的醫(yī)療保健潛力,包括使用以前不可用的信息來(lái)實(shí)現(xiàn)其預(yù)測(cè)的能力。人工智能一旦提供這些數(shù)據(jù),就可以預(yù)測(cè)死亡,出院和再入院的可能性。
谷歌團(tuán)體5月份在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文中提到了其預(yù)測(cè)算法:
這些模型在所有情況下均優(yōu)于傳統(tǒng)的臨床使用的預(yù)測(cè)模型。我們相信這種方法可以用來(lái)為各種臨床情景創(chuàng)建準(zhǔn)確和可擴(kuò)展的預(yù)測(cè)。
在研究結(jié)果中的一項(xiàng)主要案例研究中,谷歌將其算法應(yīng)用于一名轉(zhuǎn)移性乳腺癌患者。在她入院24小時(shí)后,谷歌人工智能預(yù)測(cè)其在醫(yī)院死亡的風(fēng)險(xiǎn)為19.9%,而醫(yī)院的早期預(yù)警評(píng)分的9.3的估計(jì)與此相反。不到2周后,這名患者因病情惡化死亡。
為了達(dá)到這個(gè)數(shù)字,谷歌人工智能從病人的電子病歷中收集了175,639個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),包括手寫(xiě)筆記。根據(jù)論文中的描述,這是谷歌的這項(xiàng)研究和此前的深度學(xué)習(xí)方法之間的區(qū)別:
一般而言,此前的工作集中在EHR中可用功能的子集上,而不是EHR中的所有數(shù)據(jù),其中包括臨床自由文本筆記以及大量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
在整個(gè)研究中,谷歌分析了216,221份住院病例,包括114,003名病人 - 以及所有電子病歷中超過(guò)460億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。
這已經(jīng)不是谷歌首次將人工智能應(yīng)用于預(yù)測(cè)性醫(yī)療方面。今年早些時(shí)候,DeepMind與美國(guó)退伍軍人事務(wù)部合作,通過(guò)提供AI 700,000份醫(yī)療記錄,讓人工智能預(yù)測(cè)退伍軍人病情的致命變化。
該公司還正在用于臨床記錄的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),這將消除醫(yī)生輸入它們的需要。負(fù)責(zé)研究的Steven Lin博士告訴CNBC:
這比我們?cè)认胂蟮母鼜?fù)雜、更難解決。但是,如果解決了這個(gè)問(wèn)題,它可能會(huì)使醫(yī)生從電子病歷中擺脫出來(lái),讓醫(yī)療機(jī)構(gòu)重新回到醫(yī)學(xué)的樂(lè)趣中:實(shí)際上與病人進(jìn)行互動(dòng)。
如果谷歌能夠順利兩者輸入數(shù)據(jù)的處理和改善其使用該數(shù)據(jù)的手段,它可以減少對(duì)醫(yī)療保健的人為錯(cuò)誤。
該公司面臨的最大挑戰(zhàn) - 這種情況下的數(shù)據(jù)由于安全原因而不可用。2016年,該公司面臨來(lái)自患者的強(qiáng)烈反應(yīng),當(dāng)時(shí)該公司獲得了來(lái)自倫敦三家醫(yī)院的160萬(wàn)名患者的數(shù)據(jù)(未經(jīng)同意),以開(kāi)發(fā)一款應(yīng)用程序。
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原文標(biāo)題:GGAI 前沿 | 谷歌開(kāi)發(fā)AI新工具:預(yù)測(cè)病人死亡時(shí)間 將應(yīng)用到診所
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