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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  器官损伤总爱不易察觉,往往会或者错过最佳治疗时机。基于人工智能的新最好的办法 能持续监测病人的健康数据并及时预测即将占据 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还可不可以 诱发這個十分普遍的病症。但目前医疗界却欠缺有效的手段来预测病人是否是 会占据 以及何时能 会占据 急性肾损伤。目前对于高危病人的临床处置手段是每天检测血液中的肌酸酐浓度,浓度欠缺就原应肾功能再次出现了疑问。

  近日,来自DeepMind等多个机构的研究人员[2]提出了并是否是基于人工智能的新最好的办法 ,也能有效预测病人即将占据 的肾功能损伤。相较于传统最好的办法 ,這個新最好的办法 可不还可不可以提前一到多日检测出大部分病人的肾脏损伤的占据 风险。或者肾脏损伤往往在最后阶段才被察觉,此时肾脏或者占据 不可逆的损害,严重时或者留下没办法 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最好的办法 将为有效的临床治疗赢得宝贵的时间。

  深度图学习作为近年来发展最快的人工智能最好的办法 ,可不还可不可以有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在這個研究中,研究人员利用深度图学习的最好的办法 来检测急性肾损伤。训练深度图学习算法没办法 几滴 的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(US Department of Veterans Affairs,为美国退伍军各人其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,采集了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。這個经过匿名处置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和同事们从数据中采集出了约50亿个数据点和50多万个记录形态学 ,朋友选者了并是否是被称为循环神经网络的深度图学习最好的办法 来处置时序数据并对计算机进行训练,這個最好的办法 在深度图学习领域被证明非常适合处置时序数据。

  在训练完成后,研究人员利用以前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占据 急性肾损伤的或者性。或者预测的概率值超过一定阈值,這個预测结果将被标记为阳性(如图一所示)。病人后续是否是 被检查出病情则会验证算法的预测精度。该模型一齐还提供了预测概率值的不选者性,为医生提供了评估预测信号的效率单位指标。

图一:预测肾功能障碍的结果。图a表示Tomašev 团队提出的最好的办法 可不还可不可以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度图学习最好的办法 来训练计算机从数据中检测与后续肾损伤相关的模式。研究人员利用這個算法来分析过往的医疗数据,包括电子健康档案和珍验结果等等。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,对应病人占据 急性肾功能损伤的或者性。或者概率超过一定阈值,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团队的研究最好的办法 将提供比传统最好的办法 更早的预警信号,为医生和病人赢得了宝贵的治疗时间。

  Tomašev 和同事们提出的新最好的办法 比或者 基于统计或机器学习的最好的办法 更为精确地预测了即将要占据 的肾损伤[3,4],或者对于医院内病人的预测精度最高——医院内病人占据 急性肾损伤的比门诊诊所更为频繁,一齐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,這個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50天和后续90天内没办法 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齐间周期内具有同类的预测精度。

  此外,研究人员使用了消融性分析最好的办法 来鉴别与肾损伤占据 风险相关的因素,结果发现有好多好多 ,这我说解释了为啥过去让研究人员分析這個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最好的办法 的重大应用潜力。或者利用传统最好的办法 检测,医生将在第多日也能获悉肾损伤的占据 ,而新最好的办法 则可不还可不可以提前多日预测出来,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,包括增加病人的氯化氢氢气摄取,或者处置使用或者造成肾毒性的药物。

  然而這個系统也占据 一定疑问:生成一系列假阳性的预测结果,即误报或者 没办法 占据 的肾损伤。每个精确的预测会对应有2个多多假阳性结果。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最好的办法 将在前瞻性研究中占据 一定程度的退化[5],这或者是或者临床中的真实数据会比预先占据 的经过清洗的“干净”数据要比较复杂得多。

  前瞻性研究是检测预测系统的真实临床价值的根本所在,而预测成功是否是 还可不可以 唯一应加以评估的因素。要选者计算机生成的预警信号是否是 在临床中减少了急性肾损伤的占据 率,并是否是最好的办法 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或者 的人群身上进行有效性测试。作者的研究只涵盖了没办法 7%的女人不病例,没办法 模型对于不同性别的病人是否是 具有相同的预测精度,也值得在未来进行深入研究。

  我我觉得這個研究涵盖了不同种类的数据,但还有或者 数据源也值得纳入进来,同类病历上的手写内容,来自可穿戴传感器的连续生命监测信号,如心率等,這個还可不可以 或者提供有价值的相关信息。

  对于非重症病人来说,常规监测最好的办法 是每天测量一次生命体征,但病人时不还可不可以 总爱再次出现病情急转直下的情况。Tomašev 和同事的研究对于本来的病人来说十分有用,可不还可不可以在病人占据 严重的器官衰竭以前发出预警,为病人赢得宝贵的救治时机。先前,好多好多 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。

  深度图学习有望为医生提供针对任何器官情况的有力预警手段,它的广泛应用我说没办法 医疗界改变思维最好的办法 。或者从非总爱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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