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欧亿注册,一台机器在诊断患病儿童方面得分很高

欧亿注册 一台机器在诊断患病儿童
 
 
美国急诊室的平均等待时间超过两个小时,让临床医生和病人都感受到超负荷系统的痛苦。许多家长都有过这样的经历:一个痛苦的孩子因为缺乏紧迫感而被紧急送往医院,结果却因为一种普通的病毒感染而被带着不需要的抗生素送回家。
 
随着去急诊室和急症护理的金钱和时间的消耗,重新拜访老式医生的机会具有很强的吸引力。如果访问来自一台智能机器呢?人工智能系统已经能够熟练识别医学成像中的模式,以帮助诊断。2月11日发表在《自然医学》(Nature Medicine)杂志上的新发现显示,类似的训练也可以从儿童病历的原始数据中得出诊断结果。
 
在中国南方的广州妇女儿童医疗中心进行的这项研究中,一组医生从数千份健康记录中提取信息,提炼出与不同诊断相关的关键词。然后,研究人员将这些关键词传授给人工智能系统,使其能够在真实的医疗图表中发现这些关键词。经过培训后,该系统梳理了567,498名儿童的电子健康记录(EHRs),分析了真实世界中的医生记录,并突出了重要信息。
 
它从55个类别的宽泛诊断深入到具体诊断。那么机器人医生是怎么做的呢?杜克大学医学中心放射学副教授穆斯塔法•巴希尔(Mustafa Bashir)表示:“我认为这非常好。”巴希尔没有参与这项研究。“从概念上讲,它不是那么原始,但数据集的大小和成功执行非常重要。Bashir说,数据处理遵循典型的步骤,即处理一个“巨大而混乱的数据集”,通过一种算法对其进行处理,并从混乱中产生顺序。从这个意义上说,他说,这项工作并不是特别新颖,但“也就是说,他们的系统确实表现良好。”
 
医学实践既是艺术又是科学。怀疑论者可能会说,一台处理了大量患者数据的电脑,无法提供全科医生从远处诊断一个人所做的那种定性判断。然而,在这种情况下,在机器培训开始之前,许多人类的专业知识就已经被应用到实践中。“这是我们大约四年前开始的一个大型项目,”该研究的作者张康(音译)说。他和他的同事们从一个由医生组成的团队开始,他们查阅了6183份病历,收集了一些与疾病相关的症状或体征的关键词,比如“发烧”。接着,人工智能系统就这些关键术语进行了培训,并与55个国际通用的诊断代码进行了关联,以诊断急性鼻窦感染等特定疾病。在分析相关术语的图表时,系统通过一系列特定短语的“现在/没有”选项来得出最终的诊断决策。
 
为了检验这个系统的准确性,张和他的同事们还采用了老式的“技术”——人工诊断。他们将机器的结论与原始记录进行了比较,并让另一组临床医生使用与人工智能系统相同的数据进行诊断。
 
这台机器获得了好成绩,大约90%的时间与人类一致。它在识别神经精神疾病和上呼吸道疾病方面特别有效。对于急性上呼吸道感染这一庞大的病人群体中最常见的诊断,人工智能系统的准确率高达95%。95%就足够了吗?下一步需要研究的问题之一,张说,是这个系统是否会错过一些可怕的东西。他说,基准应该是资深医生的表现,这也不是100%。
 
一名人类临床医生将作为人工智能系统的质量控制备份。事实上,人类和机器可能会遵循类似的一系列步骤。就像医生一样,这台机器从一个宽泛的类别开始,比如“呼吸系统”,然后自上而下进行诊断。“它模仿了人类医生的决策过程,”韦恩州立大学(Wayne State University)计算机科学副教授朱东晓(Dongxiao Zhu)说。
 
但朱认为这是“增强智能”,而不是“人工智能”,因为该系统只处理55个诊断选项,而不是现实世界中的数千种可能性。他说,这台机器还不能深入研究诊断的更复杂方面,比如伴随的情况或疾病阶段。目前尚不清楚,在中国以外的地区,这一制度能发挥多大的作用。巴希尔说,尽管将人工智能应用于病人信息在任何地方都是困难的,但这些作者已经证明这是可以实现的。
 
此外,朱对此表示怀疑。他表示,在EHR中,从文本注释中提取诊断关键字,将与在英语(而非汉语)等语言中“截然不同”。他还指出,只有55项诊断需要做的所有工作,包括20名儿科医生的精力,他们为11,926项记录评分,以便与机器的诊断结果进行比较。考虑到整个过程需要4年的时间,家长们可能要等很长时间,才能让计算机化的临床医生免去他们去急诊室的时间。
 
 
 
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