Google 人工智能工具能更准确预测病人的死亡时间
以后是不是一出生就能预测死亡时间了。
Google在他们自己的游戏中击败医院 - 至少在涉及死亡风险评估时。 Google的Medical Brain团队已经开始培训其AI人工智能系统,以评估医院病人的死亡风险,目前的结果比现有医疗工具提供的结果更准确。
今年5月,Google在《自然》(Nature)杂志上发表了一篇论文,首次详细介绍了它的新系统。当时,公司的研究人员指出,“这些模型在所有情况下都优于传统的、临床使用的预测模型。我们相信这种方法可以用来为各种临床情景创造准确和可扩展的预测。“
结果当然是相当病态的。唉,Google的算法并不是在寻找拯救人类的方法 - 只是想知道他们有多有可能战胜厄运。在一个重要案例研究中,Google使用了AI评估患有乳腺癌的患者。在她入院后的24小时内,Google的系统给了她19.9%的死亡机会,显著高于医院提交的早期预警评分的9.3%。不幸的是,不到两周后,病人去世了。
那么Google是如何做到的? AI检查了患者电子病历中发现的175639个数据点,其中包括口译和评估手写笔记。正如Google所说,包含所有这些信息是区分这个AI的原因。从以前的方法。
那么Google是怎么做到的呢?人工智能检查了患者电子病历中175639个数据点,包括解读和评估手写笔记。正如Google所言,包含所有这些信息是区分人工智能和以前方法的原因。
“总的来说,之前的工作主要集中在EHR中可用功能的一个子集上,而不是EHR中的所有数据,其中包括临床自由文本注释以及大量的结构化和半结构化数据,”Google在论文中写道。
Google总共分析了216221例住院和114003例患者,这些数据来自所有EHR的超过460亿多个数据点。其结果对医疗保健专业人员来说特别有前途。Google能够通过数据堆栈高效准确地进行分析,这对医院来说是一件好事,最终会改善病人的护理。
展望未来,Google希望开发一种不仅能预测死亡风险,还能预测症状和疾病的人工智能工具。这位科技巨头对医疗行业的工作并不陌生,尤其是在预测方面。早在2018年,DeepMind就与退伍军人事务部(Department of Veterans Affairs)合作,研究了其70万份医疗记录,并预测了病人状况可能出现的致命变化。Google还希望为医生提供一个语音识别系统,可以减少写笔记的时间密集的练习。
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