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澳门新莆京免费网址欢迎您人工智能新算法:可预测人死亡时间 准确率高达95%

仅在美国,每年有成千上万的患者死于完全可以治愈的心脏病。  但是因为无法及时发现这些问题,导致临时出现状况时心脏骤停。而
AI 可以解决提前预测的问题。  美国使用 AI
改进心脏病治疗方法的核心人物之一
Mayo,在过去三年和团队已经发表超过二十项关于心脏病学 AI
的研究,并在数十家保健诊所进行了现场算法测试。  ▲梅奥诊所(Mayo
Clinic)  这些正在开发的算法,能在手术之前检测心脏功能的细微差别,预测心脏的异常和即将发生的疾病。  这只是
AI 可以在医疗保健上发挥重大价值的一面。  随着 AI
工具越来越多进入医疗保健行业,它未来能执行的任务,包括了接听电话、病理审查、人口健康趋势和分析、治疗药物和设备设计、阅读放射图像、制定临床诊断和治疗计划等等,甚至还能和患者交谈。  ▲
图片来自:NetApp  而现在 AI 已经为医疗带来了显而易见的好处。  MIT
Technology Review 通过与 900 多位医疗保健专业人员的访谈,发现 AI
已经被用来改善数据分析,实现更好的治疗诊断以及减轻管理负担。  报告显示,AI
让临床医生有更多时间来执行其他任务,以及为患者提供越来越多的个性化定制的最佳护理。  在8
月发表的研究中,Mayo 表示,预付心脏病的算法已经能够以
80%的准确率准确识别患有房颤的患者。  ▲ 团队成员 Friedman
读取患者的心电图检查结果  除了临床医生,AI
技术还给其它运营、研究人员以及患者都带来了很多便捷之处。  后方的医生能承担做笔记、更新电子健康记录等更多行政工作,而且部署的
AI
越多,医生在计算机上花费的时间就会越少。  相关研究人员还能加快开发新药物治疗的速度并降低成本,通过利用分析来挖掘以前未开发的重要未编码临床数据存储,对医疗进行个性化设置。  患者也能在整个过程中,加强对自己护理的改善,通过应用程序更多与医生互动,并简化获得护理的流程。  ▲
图片来自:Unsplash  但同时,任何一种新事物都必须经历双面的试炼。  越来越多
AI 实验,都是‘快速尝试,然后快速失败,未来再去修正’的方式开展,当 AI
产品进入现实,检查结果很容易让人失望,因为大部分产品还没有足够的数据和成果支撑。  在医疗保健上使用,风险就更大了。  AI
的风口下,很多研究结论常常被夸大,不仅是因为大家对此的关注度很高,据研究公司Gartner
7 月份的一份报告,仅在今年第三季度,医疗人工智能就吸引了 16
亿美元的风险投资资金,几乎达到虚高预期的顶峰。  但《欧洲临床研究杂志》1
月份的一篇文章指出,很少有科技初创公司在同行评审的期刊上发表他们的研究。还有业内分析人士指出,很多
AI 开发人员对昂贵而耗时的试验根本没有兴趣。  ▲ 图片来自:iStock /
skynesher  尽管软件开发人员还是会夸耀其 AI 设备的准确性,但他们的 AI
模型事实上大部分是在计算机上测试,而不是在医院或其他医疗机构中进行。  《深度医学:人工智能如何使医疗保健再次成为人类》的作者
Topol 也表示:美国出售的 AI
产品都没有经过随机临床试验测试。事实上,大多数 AI 设备根本都不需要 FDA
批准。  这就表示,让未经验证的软件进入市场,患者就像成为了不知情的豚鼠。  不过西雅图艾伦
AI 研究所首席执行官 Oren Etzioni 表示,AI
开发人员有足够的经济动机,来确保他们的医疗产品安全。如果 AI
产品快速失败,意味着很多人死亡或受到严重伤害,没有人愿意看到这一点,包括投资者在内。  ▲
图片来自:Unsplash  但 AI
系统本身依然是个‘黑匣子’,开发人员也不清楚数据如何运算最终得出结论。  斯坦福大学生物医学伦理学中心的儿科学教授
Mildred Cho 表示,AI
系统有时会根据与疾病无关的因素做出预测,这会导致提前预测的结论错误,同样也会耽误到病情治疗,而且,如果医生以此为据,也可能进行不必要的检查或误判。  加拿大一家公司曾开发过一个
AI软件,能根据讲话来预测一个人是否有患老年痴呆症的风险。结果发现 AI
判断出现很多异常,因为系统认为老人们没有讲对单词,但事实上,后来才知道是因为他们很多不懂英语,而不是由于认知障碍。  同时,医疗服务机构和患者之间因此而产生的不信任感,以及人们对隐私泄露的恐慌感,也是这其中最大的挑战之一。  ▲
图片来自:Olimpia Zagnoli  但这并不是代表要对医疗保健行业的 AI
研究适可而止。  正好相反,要鼓励研究人员进行更创新的开发,以及更落地的实验,未知风险要进行严格处理。对于医疗机构来说,无论有没有
AI
介入,都要尽可能保证患者的安全。  而每个身处其中的人,需要谨慎辨别所有新的事物,切勿病急乱投医,无论是在健康本身或是其他方面,保护好自己的利益。

当年用 AI 单挑世界围棋冠军的 DeepMind
公司又有新突破了,这次它们想要「救人命」。

此外,该AI算法在早期预警评分上,也明显比传统预测模式更精确,这将有助于帮助医生确定病人的病情和治疗方案。

最新发表在《Nature》上的研究,展示了 DeepMind
研制出来的一种深度学习模型,通过它,能提前 48
小时预测急性肾损伤是否会发生。

据美国侨报网报道,日前,谷歌新出炉的一项研究报告称,该公司已开发出一种新人工智能(AI)算法,可预测人的死亡时间,且准确率高达95%。最近,谷歌的这项研究发表在了《自然》杂志上。

提前预测急性肾损伤有多重要?

据报道,这项AI技术对医院患者面临的一系列临床问题进行了测试。在研究中,谷歌对来自两个医疗中心至少21.6万名成人患者,应用了这一AI技术,测试时间至少为24个小时。研究人员从电子健康记录中获取了大量数据。

单在美国和英国,每 5 名患者中就有一名患有急性肾损伤,预计每年造成 140
万人死亡。

研究人员在报告中解释说:我们有兴趣了解深度机器学习算法能否在广泛的临床问题和结果中产生有效的预测。因此,我们选择了来自不同领域的结果,包括一项重要的临床结果――死亡、一项衡量护理质量的标准――再入院、一项资源利用率――住院时间和一项检测病人病情的度量――诊断。

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这项理论性证据研究发现,该算法可准确地预测病人的死亡风险、再入院,延长住院时间和出院诊断。在所有情况下,该算法都被证明比以前公布的算法更精确。据加州大学旧金山卫生系统的数据显示,该AI算法在预测患者死亡率方面有95%的准确率,而来自芝加哥大学医学系统的数据显示,其准确率为93%。

▲ 图片来自:BACA

此外,该AI算法在早期预警评分上,也明显比传统预测模式更精确,这将有助于帮助医生确定病人的病情和治疗方案。研究显示,该算法在病情预测方面,加州大学、旧金山卫生系统的准确率为85%,而在芝加哥大学医学系统中准确率为83%。

澳门新莆京免费网址欢迎您 ,这些患者随身面临肾功能突然衰竭的风险,一旦肾功能停止运作,就无法从血液中去除毒素,或永久性地损害肾脏,或迅速恶化导致产生其它疾病,人们将面临移植肾脏和死亡的风险。

近来,围绕应用人工智能的潜在益处和风险,正在经历激烈争论。从网络安全风险到所谓的末日机器,AI技术被认为,虽然能推动经济增长,但也可能会是一项具有潜在破坏力的技术。而专家们也正在权衡AI可能导致的长期影响。但在医疗保健领域,越来越多的人认为利用人工智能是一种很好的方法。

DeepMind Health 的临床主管 Dominic King
表示:急性肾损伤目前难以及时监测,过去患者一般在肾脏开始恶化后两三天才能被发现,如果医生及早进行干预,可以预防高达
30% 的疾病病例。

责任编辑:何周重

所以 DeepMind 联合美国退伍军人事务部,对美国共 703,782
名退伍军人的病历开始了两年的分析,搜集了有 10
年病史的患者信息,单个人就达到数百万个指标,最终创建出了这个预测 AKI
进展的机器学习模型。

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DeepMind 通过与这些患者后来是否被诊断进行对比,来确认其模型的准确性。

结果发现,该模型能够提前两天对 90%
的患者进行准确预测,确认肾功能严重恶化以致需要长期透析的患者,比起传统的标准
AI 模型检测,它的准确率翻了一番。

DeepMind 表示,这是它们团队「迄今为止最大的医疗保健研究突破」。

另外,DeepMind 还希望结合医疗移动助手 Streams 一起工作,这也能帮助
DeepMind 的研究更快地商业化。

Streams 使用 NHS
算法检测急性肾损伤,已在多家医院部署,能为临床医生提供紧急情况的信息。

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▲ 图片来自:New Scientist

经过伦敦大学学院领导的 Streams评估结果显示,该应用程序能使监测紧急 AKI
病例的时间从两个多小时变为 14 分钟,被遗漏的案例从之前人工的
12.4%,降到了使用应用程序的 3.3%。另外,Streams 还可以节省约 1/3
的医疗成本。

但 Streams 是根据单次血液测试的结果来提醒医疗人员,结合
DeepMind,能让护理从「被动反应型治疗」转到「主动预防性护理」。

但此项研究还不足以完全信任的地方在于,它不可避免地会引起人们的隐私恐慌。

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▲ 图片来自:GQ

就算 DeepMind
在研究中可以自动识别和去除敏感数据,但因为它收集了大量个人化数据,依然会引起人们的忧虑,毕竟前年
DeepMind 就被指通过非法交易获得 160 万 NHS 患者的病历信息。

而且,这次的研究还存在着医学研究常见的中「性别偏见」,女性仅占其人工智能培训记录人数中的
6.38%,且数据也仅限于美国部分人群,严格意义上来讲,它并不具备普适性。

另外,DeepMind 也未真正跟当前的医疗实践成果进行比较。

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▲ 图片来自:Internet of Business

尽管 AI
经常被吹捧为医生最大的竞争对手,甚至可能取代医生,但大部分研究都很少进行严格的临床试验,只有确认它真实可行时,这些技术才能真正进入人们生活。

DeepMind
表示:此次研究还只是第一步。在更广泛地使用它之前,我们需要掌握更多实践后的代表性数据。下一步我们将进行具有回顾性和前瞻性的研究来验证模型,先预测它如何影响临床环境中的护理结果。

而这些成果,都将变成 DeepMind 未来实现预防性医疗保健的基石。

去年 DeepMind 就使用 AI 检测超过 50
种威胁视力的眼部疾病,它们表示,接下来还会继续尝试诊断败血病、心脏病、乳腺癌、肝功能衰竭等疾病领域。

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▲ 图片来自:NewsBeezer

以此,不仅可以改善人们的疾病检测过程,还能降低治疗各种疾病的成本。

但屡现不止的隐私问题,现在依然没有任何一家科技公司能给出完美的答案。

题图来自:Fisoft

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