MIT最新AI医疗系统公布:“重症监护室干预”和“EHR 模型迁移”

对于一名医生而言,跟踪病人的检查结果、各项指标,其实是一件非常耗时的工作,但又是不得不做的工作:大家可以设想一下,一名医生每天要面临多位病人,而且还要把每位病人的各项数据整合,才可以决定下一步的治疗方案。例如病人之前在另一家医院做过检查,但病人手头并没有相关的检查单据,这对医生来说是一件麻烦的事(可能要重新检查或者去之前做检查的医院调取相关的检查数据)。

根据最新消息, MIT计算机科学与人工智能实验室 CSAIL 的研究员在最近的一篇论文中,提出了两套帮助医生更好做治疗方案决策的系统。

其中一支团队开发一套名为“ICU Intervene”, 即“重症监护室干预”的机器学习系统。从人体的生命体征、以往的检验病例、再到人口的基本信息等,都会被整合到一起,方便医生做出决策方案,究竟哪种方案适合病人。该系统使用的是深度学习来进行实时预测,对过去的 ICU 案例中进行学习,并对当前的情况做出建议。

另一支团队开发的系统被称为“EHR Model Transfer” ,即“EHR 模型迁移”。意思是说用一套 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,该系统能对病人的死亡率和出院延长时间做出有效的预测。

两套系统都使用病危护理数据库 MIMIC 进行训练,前者能根据学习 ICU 的病例数据,做出预测以及治疗建议。后者能对 EHR 预测模型做迁移。

本文分享自微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com)

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原始发表时间:2017-08-23

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