MIT 最新 AI 医疗系统公布:“重症监护室干预” 与”电子医疗档案模型迁移“

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  在最新的一组论文中, MIT 计算机科学与人工智能实验室 CSAIL 的研究员,提出了两套帮助医生更好做治疗方案决策的系统。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201708/363356.htm

  一支团队开发了一套名为 ICU Intervene ,即 重症监护室干预 的机器学习系统。大量重症监护室(ICU)的数据,从病人关键生命体征、之前医生的治疗备注,到人口统计学信息,都会被整合到一起,以帮助医生做出决策 哪些治疗方案最适合当前病人的症状。该系统使用深度学习来做出实时预测,从过去的 ICU 案例中学习,对当前情况严重的病例(病危护理)做出推荐,并能对其背后的原因与逻辑做出解释。

  ICU Intervene 论文的第一作者、 MIT 博士生 Harini Suresh 表示:

   这套系统有潜力成为 ICU 值班医生的助手,这些医生的工作环境有巨大压力以及极高要求。这项研究的目标是充分利用医疗记录的数据,提高医疗水平,并对必要的干预提前做出预测。

  另一支团队开发的系统被称为 EHR Model Transfer ,即 EHR 模型迁移 。它能推动跨电子医疗档案系统(EHR)预测模型的落地。也就是说,用一套 EHR 的数据训练出来的预测模型,能够迁移到另一套 EHR 系统上进行应用,做出有效预测。该团队发现, EHR 模型迁移 能对病人的死亡率、住院延长时间做有效预测。

  两套系统都使用病危护理数据库 MIMIC 进行训练,后者包含四万个病危病例的脱敏数据,由 MIT 生理计算实验室(MIT Lab for Computational Physiology)开发。

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