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幫助醫(yī)生做出更好的醫(yī)療決策,機器學習是如何做的?

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-09-09   瀏覽次數(shù):1013
核心提示:  大夫們老是會被來自圖標、測試成果和其他目標的信息所困擾。在停止及時醫(yī)治決議計劃的時刻,大夫們老是很難整合、監(jiān)測多個患者的一切數(shù)據(jù),特殊是當病院的數(shù)據(jù)記載紛歧致的時刻?! ÷槭±砉W院的盤算機迷信和

  大夫們老是會被來自圖標、測試成果和其他目標的信息所困擾。在停止及時醫(yī)治決議計劃的時刻,大夫們老是很難整合、監(jiān)測多個患者的一切數(shù)據(jù),特殊是當病院的數(shù)據(jù)記載紛歧致的時刻。

  麻省理工學院的盤算機迷信和人工智能試驗室(CSAIL)的研討人員,在一則新文章中商量了一個成績:盤算機若何贊助大夫做出更好的醫(yī)療決議計劃?

  這個團隊創(chuàng)立了一種名為“ICU干涉”的機械進修辦法,這類辦法須要年夜量的重癥監(jiān)護室(ICU)的數(shù)據(jù),來肯定分歧癥狀須要哪些醫(yī)治辦法。這個體系應用了“深度進修”,停止及時猜測,從曩昔的ICU案例中進修,為重癥監(jiān)護提出建議,同時還會說明這些決議面前的緣由。

幫助醫(yī)生做出更好的醫(yī)療決策,機器學習是如何做的?

  博士生Harni Suresh,也是ICU干涉一文的重要作者,說:“這個體系能夠有助于ICU的大夫在高壓力、高需求的情況下,讓他們應用醫(yī)療記載中的數(shù)據(jù),來改良醫(yī)療保健,并猜測可實行的辦法。”

  同時,另外一個團隊開辟了一種被稱為“EHR模子轉(zhuǎn)移”的辦法,這類辦法雖然是由分歧EHR體系的數(shù)據(jù)停止的培訓,但照樣能增進在電子安康記載(EHR)體系上的猜測模子的運用。詳細來講,這類辦法,可以在一個EHR體系上練習逝世亡率、延伸勾留時光的猜測模子,并用于另外一個EHR體系。

  ICU干涉由Suresh、Nathan Hunt(本科生)、Alistair Johnson(博士后)、Leo Anthony Celi(研討員)、Peter Szolovists(麻省理工學院傳授)、Marzyeh Ghassemi(博士生)配合開辟,是在這個月的“波士頓醫(yī)療機械進修會議”上提出的。

  EHR模子轉(zhuǎn)移是由CASIL的博士生Jen Gong和Tristan Naumann,和電氣工程傳授Szolovists和John Guttag配合開辟的,是在加拿年夜哈利法克斯的“常識發(fā)明和數(shù)據(jù)發(fā)掘特殊興致小組”上提出的。

  這兩種模子的培訓都應用了來自主要護理數(shù)據(jù)庫MIMIC的數(shù)據(jù),個中包含來自信約4萬名重癥監(jiān)護病人的未肯定數(shù)據(jù),由麻省理工學院盤算心理學試驗室開辟的。

  贊助大夫做出更好的醫(yī)療決議計劃,機械進修是若何做的?

  ICU干涉

  綜合ICU數(shù)據(jù),關(guān)于讓猜測患者安康成果的進程主動化,長短常主要的。

  Suresh說:“之前在臨床決議計劃中,很多任務都集中在逝世亡率等成果上,而這項任務則猜測了可行的醫(yī)治辦法。另外,這個體系能應用單一模子,來猜測多種成果。”

  ICU干涉專注于每小時猜測涵蓋各類癥結(jié)護理須要的5種分歧干涉辦法,好比呼吸幫助、改良血汗管功效、下降血壓、流體醫(yī)治。

  在每一個小時,體系從代表性命體征的數(shù)據(jù),和臨床筆記和其他數(shù)據(jù)點中提取數(shù)值。一切數(shù)據(jù)都用數(shù)值表現(xiàn),表現(xiàn)患者距均勻值的差距,來評價進一步醫(yī)治辦法。

  主要的是,ICU干涉可以對將來做出猜測!好比,這個模子可以猜測6小時后(而不是30分鐘或1小時后)患者能否須要呼吸機。這個團隊還專注于為模子的猜測供給推力,為大夫供給更多的看法。

  斯坦福年夜學副傳授Nigam Shah說:“基于神經(jīng)收集的深層神經(jīng)猜測模子,老是被業(yè)內(nèi)子士批駁。但是,這些作者高度精確地猜測了醫(yī)療干涉的開端和停止,而且能證實他們做出的猜測的可說明性。”

  團隊還發(fā)明,這個體系在猜測干涉辦法辦法方面,比之前的辦法更精彩,而且特殊善于于猜測血管加壓素的須要,這是一種收緊血管、進步血壓的藥物。

  未來,研討人員會盡力改良ICU干涉,以便賜與更多的特性化護理,并為決議計劃供給更先輩的推力,好比為何一個患者能削減類固醇,或許為何另外一個患者須要像內(nèi)鏡檢討等等。

幫助醫(yī)生做出更好的醫(yī)療決策,機器學習是如何做的?

  EHR模子轉(zhuǎn)移

  應用ICU數(shù)據(jù)的另外一個主要身分是存儲方法,和當存儲方法產(chǎn)生變更是會產(chǎn)生甚么。現(xiàn)有的機械進修模子,須要用分歧的方法來編碼數(shù)據(jù),是以,病院常常轉(zhuǎn)變他們的EHR體系,這能夠會對數(shù)據(jù)剖析和猜測形成嚴重成績。

  這就是EHR模子轉(zhuǎn)移想處理的成績。這類辦法實用于分歧版本的EHR平臺,應用天然說話處置,來辨認跨體系編碼的臨床概念,然后將其映照到一組罕見的臨床概念(好比血壓、心率等)。

  好比,一個EHR平臺中的病人,能夠須要換病院,還須要把他的數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒制珙愋偷钠脚_。而EHR模子轉(zhuǎn)移,能確保該模子可以或許猜測患者ICU拜訪的各個方面,好比歷久逗留或逝世亡的能夠性。

  Shah說:“機械進修模子在衛(wèi)生保健這塊,老是略顯低效、便攜性差。他們做了個不錯的設計,讓模子在一個體系接收培訓,然后在別的體系表示優(yōu)越。我很愉快看到如許發(fā)明性地應用科技加上醫(yī)學常識,來改良猜測模子的可移植性。”

  經(jīng)由過程EHR模子轉(zhuǎn)移,團隊測試了他們模子猜測兩種成果的才能:逝世亡率和歷久勾留的須要。他們在一個EHR平臺長進行了練習,然后在分歧的平臺上測試,發(fā)明EHR模子轉(zhuǎn)移優(yōu)于基線辦法。

  將來,EHR模子轉(zhuǎn)移小組籌劃對其他病院和護理機構(gòu)的數(shù)據(jù)、EHR體系停止評價。

  上述兩種辦法都獲得了英特爾年夜數(shù)據(jù)科技中間和國度醫(yī)學藏書樓的支撐。EHR模子轉(zhuǎn)移的論文,還獲得了國度迷信基金和廣達電腦無限公司的支撐。

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