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MIT 最新 AI 医疗系统公布:“重症监护室干预” 与”电子医疗档案模型迁移“

本文作者:三川 2017-08-22 07:39
导语: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。

MIT 最新 AI 医疗系统公布:“重症监护室干预” 与”电子医疗档案模型迁移“

对于医生而言,跟踪病人的化验结果、各项图表以及其它各项指标是一件非常耗时,但又必须要做的事:

设想一下,一名普通医生每天要面对多个病人,要把他们的各项数据查找出来,在自己的大脑中整合起来,进而决定采取哪一种治疗方案。当病人的数据并不是特别完整,比如此前在另一家医院做的检查治疗,病人手头并没有全部检查单据,对于医生来说会有大量的时间浪费(比如联系之前的医院或重新检查)。

雷锋网(公众号:雷锋网)消息,在最新的一组论文中,MIT 计算机科学与人工智能实验室 CSAIL 的研究员,提出了两套帮助医生更好做治疗方案决策的系统。

一支团队开发了一套名为 “ICU Intervene” ,即“重症监护室干预”的机器学习系统。大量重症监护室(ICU)的数据,从病人关键生命体征、之前医生的治疗备注,到人口统计学信息,都会被整合到一起,以帮助医生做出决策——哪些治疗方案最适合当前病人的症状。该系统使用深度学习来做出实时预测,从过去的 ICU 案例中学习,对当前情况严重的病例(病危护理)做出推荐,并能对其背后的原因与逻辑做出解释。

ICU Intervene 论文的第一作者、MIT 博士生 Harini Suresh 表示:

“这套系统有潜力成为 ICU 值班医生的助手,这些医生的工作环境有巨大压力以及极高要求。这项研究的目标是充分利用医疗记录的数据,提高医疗水平,并对必要的干预提前做出预测。”

另一支团队开发的系统被称为“EHR Model Transfer” ,即“EHR 模型迁移”。它能推动跨电子医疗档案系统(EHR)预测模型的落地。也就是说,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,“EHR 模型迁移”能对病人的死亡率、住院延长时间做有效预测。

两套系统都使用病危护理数据库 MIMIC 进行训练,后者包含四万个病危病例的脱敏数据,由 MIT 生理计算实验室(MIT Lab for Computational Physiology)开发。

via mit

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