时间的博弈:人工智能可提前2天预测急性肾损伤

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  器官损伤老是 不易察觉,往往会有后来错过最佳治疗时机。基于人工智能的新依据能持续监测病人的健康数据并及时预测即将趋于稳定的肾脏损伤。

  在美国的医院中,急性肾功能损伤的发病率高达20%[1],包括异常血压和血容量等多种因素不会诱发你你这一十分普遍的病症。但目前医疗界却不足有效的手段来预测病人否是是会趋于稳定以及几不会趋于稳定急性肾损伤。目前对于高危病人的临床解决手段是每天检测血液中的肌酸酐浓度,浓度不足就原因分析肾功能跳出了大疑问。

  近日,来自DeepMind等多个机构的研究人员[2]提出了三种基于人工智能的新依据,要能有效预测病人即将趋于稳定的肾功能损伤。相较于传统依据,你你这一新依据能只能提前一到五天 检测出大每段病人的肾脏损伤的趋于稳定风险。将会肾脏损伤往往在最后阶段才被察觉,此时肾脏将会趋于稳定不可逆的损害,严重时将会留下要能暂时或长期透析的后遗症,甚至引起病人的死亡。对于肾脏损伤的早期检测依据将为有效的临床治疗赢得宝贵的时间。

  深层学习作为近年来发展最快的人工智能依据,能只能有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在你你这一研究中,研究人员利用深层学习的依据来检测急性肾损伤。训练深层学习算法要能小量的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(US Department of Veterans Affairs,为美国退伍军个人 其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,分派了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。哪些经过匿名解决的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Tomašev和同事们从数据中分派出了约1000亿个数据点和1000多万个记录特征,让让我们都选着了三种被称为循环神经网络的深层学习依据来解决时序数据并对计算机进行训练,你你这一依据在深层学习领域被证明非常适合解决时序数据。

  在训练完成后,研究人员利用后来分离出的独立数据集对算法的有效性进行了测试。基于测试数据,计算机将生成接下来48小时内连续的概率值来追踪每个病人随时间推移趋于稳定急性肾损伤的将会性。将会预测的概率值超过一定阈值,你你这一预测结果将被标记为阳性(如图一所示)。病人后续否是是被检查出病情则会验证算法的预测精度。该模型一并还提供了预测概率值的不选着性,为医生提供了评估预测信号的速率指标。

图一:预测肾功能障碍的结果。图a表示Tomašev 团队提出的依据能只能给出急性肾损伤的预警信号。研究人员利用人工智能中的深层学习依据来训练计算机从数据中检测与后续肾损伤相关的模式。研究人员利用你你这一算法来分析过往的医疗数据,包括电子健康档案和化验结果等等。计算机分析某个病人的历史数据后,将生成接下来48小时内的连续概率值,对应病人趋于稳定急性肾功能损伤的将会性。将会概率超过一定阈值,预测结果将被标记为阳性,并向医生发出警报(红点)。图b则表示检测病人肾功能的常规手段:每日监测血液中的肌酸酐。在此假设场景下,Tomašev团队的研究依据将提供比传统依据更早的预警信号,为医生和病人赢得了宝贵的治疗时间。

  Tomašev 和同事们提出的新依据比有些基于统计或机器学习的依据更为精确地预测了即将要趋于稳定的肾损伤[3,4],有后来对于医院内病人的预测精度最高——医院内病人趋于稳定急性肾损伤的比门诊诊所更为频繁,一并时间窗口也更为短暂。对于所有病人和所有类别的肾损伤,包括较为轻微的损伤,你你这一系统的平均预测精度达到了56%;而针对更为严重的肾损伤预测,对于后续1000天和后续90天内要能透析的病人预测精度则分别达到了84%和90%。该模型在不同的医疗场所和不一并间周期内具有累似 的预测精度。

  此外,研究人员使用了消融性分析依据来鉴别与肾损伤趋于稳定风险相关的因素,结果发现有有些有些,这我说解释了为社 过去让研究人员分析你你这一风险是一件棘手的事。

  图一中的假设病例显示了研究人员所开发的新依据的重大应用潜力。将会利用传统依据检测,医生将在第五天 要能获悉肾损伤的趋于稳定,而新依据则能只能提前五天 预测出来,为医务人员提供了更多宝贵的时间和更多干预治疗的手段,包括增加病人的二氧化碳气体气体摄取,将会解决使用将会造成肾毒性的药物。

  然而你你这一系统也趋于稳定一定大疑问:生成一系列假阳性的预测结果,即误报有些只能 趋于稳定的肾损伤。每个精确的预测会对应另另4个 假阳性结果。假阳性绝大多数来源于患有慢性肾病的病人,疾病的症状会与急性肾损伤叠加,造成结果难以预测。

  本研究的另一局限在于这是一项回顾性研究,利用回顾性研究构建的人工智能依据将在前瞻性研究中趋于稳定一定程度的退化[5],这将会是将会临床中的真实数据会比预先趋于稳定的经过清洗的“干净”数据要简化得多。

  前瞻性研究是检测预测系统的真实临床价值的根本所在,而预测成功否是是全是唯一应加以评估的因素。要选着计算机生成的预警信号否是是在临床中减少了急性肾损伤的趋于稳定率,三种依据是开展随机设计的临床试验,只将其中一半的预测传递给医生。此外,作者的模型也应该在有些的人群身上进行有效性测试。作者的研究只蕴藏了只能7%的老婆病例,只能 模型对于不同性别的病人否是是具有相同的预测精度,也值得在未来进行深入研究。

  我着实你你这一研究蕴藏了不同种类的数据,但还有有些数据源也值得纳入进来,累似 病历上的手写内容,来自可穿戴传感器的连续生命监测信号,如心率等,哪些全是将会提供有价值的相关信息。

  对于非重症病人来说,常规监测依据是每天测量一次生命体征,但病人老是 会老是 跳出病情急转直下的请况。Tomašev 和同事的研究对于后来的病人来说十分有用,能只能在病人趋于稳定严重的器官衰竭后来发出预警,为病人赢得宝贵的救治时机。先前,有些有些临床背景下基于人工智能的预测性研究主要着重于研究疾病转归,包括死亡、再入院或住院时间等[6],而Tomašev 等人的研究结果则提供了独特的视角,为临床干预提供了有效的预测信号。

  深层学习有望为医生提供针对任何器官请况的有力预警手段,它的广泛应用我说要能医疗界改变思维依据。有后来从非老是 的一次性测试转向系统性的连续监测,或将为医务人员提供更有效的手段来预测病人的病情变化。

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