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多亏了ZocDoc、SimplyBook和Doodle等按需服务,通过网络找到一名初级保健医生比以前更简单了。但是想要找到与一个与你(或你的家庭)个性相容、最适合的临床医生又是另外一回事了。
莱特州立大学、加州大学戴维斯分校和里斯本新大学的研究人员认为人工智能(AI)有一定的作用。在一篇新论文中(“一种用于初级保健的病人-医生配对的混合推荐系统”),他们提出了一个推荐系统,他们声称通过改善病人与医生的匹配,使初级保健提供者“更直接地接近”。
他们写道:“鉴于对医患关系的信任在改善病人的健康状况和对他们的照顾的满意度方面发挥着核心作用,最好是将病人与家庭医生相匹配,他们愿意与他们高度信任的人进行交流,我们的方法为每个病人提供个性化的医生推荐,让他们最信任。”
在设计该算法时,研究小组考虑了一些因素,这些因素会影响患者对初级保健医生的信任和信心,尤其是人口特征和“心理社会”因素,如“被认真对待的感觉”和“参与决策”。
然后,他们从一个私人医疗服务提供者和葡萄牙的临床网络中获取数据,这些数据每年为250多万病人提供服务。数据库4200万病人和医生之间的相互作用(“交互”这里定义集,其中包括一组服务提供治疗临床条件)在2012年至2017年之间,加上基本的人口统计信息(性别、年龄、住所等),医生登记数据,和互补的数据集描述医院住院手续,他们着手训练系统。
太系统并没有对所有的病人采取一样的态度。相反,它只根据他们的人口统计数据来匹配新病人,而那些去看临床医生的现有病人则接受了一项经过改良的“混合”建议,该建议考虑了诸如互动、人口统计和行为等元数据。
因为一个设计用来在不同的用例中进行配对的系统并不能很好地扩展,所以这个团队训练它去学习“潜在的表征”。它们的特征的组合——对于病人和医生来说,它们是相互作用的。这使得它可以推断出来自相似病人的新病人的偏好。
由此产生的人工智能能够匹配超过80%的相关初级保健医生,而基线为37%。在未来,研究人员计划将其部署到数字卫生系统中,以收集患者的偏好,并在对照试验中评估建议。
他们写道:“护理和熟悉的连续性可以帮助医生更好地了解病人的需求,帮助病人预防疾病,过上更健康的生活,从而加强了他们之间的关系。”“潜在的逻辑很简单:相信医生的病人更有可能听从他们的建议,与他们建立长期的关系。”
来源:venturebeat
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