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智慧醫(yī)療—比醫(yī)生更能預(yù)測死亡
2024-05-21
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智慧醫(yī)療利用人工智能來預(yù)測死亡率將有可能優(yōu)化現(xiàn)在的姑息治療方法。這個話題雖然有點(diǎn)沉重，但是人工智能確實(shí)是可以幫助醫(yī)療服務(wù)人員和醫(yī)生一起改善重癥病人的護(hù)理服務(wù)質(zhì)量的。
在生命之火即將燃盡的時候，接受合理的治療遠(yuǎn)比我們想象的更加重要。沒有足夠的治療或者沒有對癥下藥的話，患者就會非常的痛苦。而且過度的治療也會產(chǎn)生不必要的醫(yī)療費(fèi)用。對重癥患者來說，特別是65歲以上的患者，選擇合理的治療方案是至關(guān)重要的。因?yàn)槭褂锰囟ǖ闹委煼桨竵碇卫硖厥獾牟∪?，可以幫助?jié)省不少的醫(yī)療成本。智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)可以幫助病人和醫(yī)生及時確診疾病并盡快為治療方案和成本預(yù)算做好準(zhǔn)備
NPJ數(shù)字醫(yī)療雜志最近的一項(xiàng)研究表明，人工智能技術(shù)很快就能幫助醫(yī)生及時改善患者的醫(yī)療服務(wù)。研究人員利用人工智能掃描電子健康記錄，并通過醫(yī)生留下的病例記錄發(fā)現(xiàn)潛在的臨床問題和健康風(fēng)險。人工智能系統(tǒng)能比醫(yī)生更準(zhǔn)確、更快速地預(yù)測患者的死亡率和最終診斷。那么它又是如何工作的呢?
利用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測患者的病情
在NPJ的研究中，研究人員給深度學(xué)習(xí)模型提供了將近480億個數(shù)據(jù)點(diǎn)(包括醫(yī)生的患者記錄、患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、程序、藥物、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果和生命體征)，該模型分析了這些數(shù)據(jù)，并以高達(dá)90%的準(zhǔn)確度預(yù)測了一些醫(yī)療問題，如死亡率、住院時間、非計(jì)劃性再入院率以及患者的最終診斷。與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比，智慧醫(yī)療深度學(xué)習(xí)模型更加準(zhǔn)確，預(yù)測的范圍也更廣。
例如，一位處于乳腺癌晚期的患者到一家城市醫(yī)院，她這時候已經(jīng)產(chǎn)生了肺積液。醫(yī)生查看過她的病例后建議她做放射性掃描檢查。經(jīng)過該醫(yī)院的傳統(tǒng)預(yù)測模型檢測，預(yù)測她在醫(yī)院的死亡幾率為9.3%。而一種由谷歌創(chuàng)建的新型算法檢測了該女性的數(shù)據(jù)，并預(yù)測她的實(shí)際死亡幾率為19.9%。之后這名患者便在幾天內(nèi)去世，也由此證明了算法模型比傳統(tǒng)的預(yù)測模型更加準(zhǔn)確。
與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率提高了10%。該系統(tǒng)能夠篩選以前無法獲得的數(shù)據(jù)，這有助于它提供更準(zhǔn)確的死亡率。該模型并不只是檢測一些風(fēng)險因素，而是檢測患者的整個電子健康記錄。深度學(xué)習(xí)模型有助于未來醫(yī)生挽救生命和提供更好的患者護(hù)理。
挽救生命和節(jié)約醫(yī)療成本
那么我們可以用這些信息做些什么呢?通過更準(zhǔn)確地預(yù)測患者的死亡率，醫(yī)院和醫(yī)生可以及時調(diào)整治療計(jì)劃，優(yōu)化患者護(hù)理服務(wù)，并在疾病惡化之前就能預(yù)測到。除此之外，醫(yī)護(hù)人員也不必花費(fèi)更多的時間將患者數(shù)據(jù)輸入到標(biāo)準(zhǔn)易讀的系統(tǒng)中，還可以幫助醫(yī)院節(jié)省醫(yī)療成本。
在生命之火即將燃盡的時候，接受合理的治療遠(yuǎn)比我們想象的更加重要。沒有足夠的治療或者沒有對癥下藥的話，患者就會非常的痛苦。而且過度的治療也會產(chǎn)生不必要的醫(yī)療費(fèi)用。對重癥患者來說，特別是65歲以上的患者，選擇合理的治療方案是至關(guān)重要的。因?yàn)槭褂锰囟ǖ闹委煼桨竵碇卫硖厥獾牟∪?，可以幫助?jié)省不少的醫(yī)療成本。智慧醫(yī)療人工智能技術(shù)可以幫助病人和醫(yī)生及時確診疾病并盡快為治療方案和成本預(yù)算做好準(zhǔn)備
NPJ數(shù)字醫(yī)療雜志最近的一項(xiàng)研究表明，人工智能技術(shù)很快就能幫助醫(yī)生及時改善患者的醫(yī)療服務(wù)。研究人員利用人工智能掃描電子健康記錄，并通過醫(yī)生留下的病例記錄發(fā)現(xiàn)潛在的臨床問題和健康風(fēng)險。人工智能系統(tǒng)能比醫(yī)生更準(zhǔn)確、更快速地預(yù)測患者的死亡率和最終診斷。那么它又是如何工作的呢?
利用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測患者的病情
在NPJ的研究中，研究人員給深度學(xué)習(xí)模型提供了將近480億個數(shù)據(jù)點(diǎn)(包括醫(yī)生的患者記錄、患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、程序、藥物、實(shí)驗(yàn)室結(jié)果和生命體征)，該模型分析了這些數(shù)據(jù)，并以高達(dá)90%的準(zhǔn)確度預(yù)測了一些醫(yī)療問題，如死亡率、住院時間、非計(jì)劃性再入院率以及患者的最終診斷。與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比，智慧醫(yī)療深度學(xué)習(xí)模型更加準(zhǔn)確，預(yù)測的范圍也更廣。
例如，一位處于乳腺癌晚期的患者到一家城市醫(yī)院，她這時候已經(jīng)產(chǎn)生了肺積液。醫(yī)生查看過她的病例后建議她做放射性掃描檢查。經(jīng)過該醫(yī)院的傳統(tǒng)預(yù)測模型檢測，預(yù)測她在醫(yī)院的死亡幾率為9.3%。而一種由谷歌創(chuàng)建的新型算法檢測了該女性的數(shù)據(jù)，并預(yù)測她的實(shí)際死亡幾率為19.9%。之后這名患者便在幾天內(nèi)去世，也由此證明了算法模型比傳統(tǒng)的預(yù)測模型更加準(zhǔn)確。
與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率提高了10%。該系統(tǒng)能夠篩選以前無法獲得的數(shù)據(jù)，這有助于它提供更準(zhǔn)確的死亡率。該模型并不只是檢測一些風(fēng)險因素，而是檢測患者的整個電子健康記錄。深度學(xué)習(xí)模型有助于未來醫(yī)生挽救生命和提供更好的患者護(hù)理。
挽救生命和節(jié)約醫(yī)療成本
那么我們可以用這些信息做些什么呢?通過更準(zhǔn)確地預(yù)測患者的死亡率，醫(yī)院和醫(yī)生可以及時調(diào)整治療計(jì)劃，優(yōu)化患者護(hù)理服務(wù)，并在疾病惡化之前就能預(yù)測到。除此之外，醫(yī)護(hù)人員也不必花費(fèi)更多的時間將患者數(shù)據(jù)輸入到標(biāo)準(zhǔn)易讀的系統(tǒng)中，還可以幫助醫(yī)院節(jié)省醫(yī)療成本。
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