简要

谷歌表示,其深度学习模型在整理EHR数据方面优于传统方法

盖蒂

潜水简介:

  • 谷歌深度学习模型在预测与健康相关的结果方面优于传统的通过大量EHR数据进行筛选的方法。 《自然》杂志上的新研究。该论文是在本周的Google I / O会议上发布的。
  • 这家互联网巨头与加利福尼亚大学,旧金山大学,斯坦福大学和芝加哥大学医学院合作,评估了深度学习和FHIR的准确性,FHIR是缓解跨不同系统的数据流以预测院内死亡的标准, 30天的重新入场和长期的住宿。在这三种情况下,测试模型均优于其他EHR模型。
  • 作者指出,改善的影响之一是评估患者死亡率所需的警报数量减少了50%,从而导致假阳性率大大降低。

潜水见解:

该研究包括来自216,221名至少住院24小时的成年患者的EHR数据。合并的数据点总计约470亿。

“我们假设这些技术可以很好地转化为医疗保健;具体来说,深度学习方法可以将包括自由文本注释在内的整个EHR纳入其中,以针对广泛的临床问题和结果做出预测,其表现要优于最新的传统预测模型。” “我们的中心见解是,与其明确地统一EHR数据,将其映射到一组高度精心策划的结构化预测变量中,然后将这些变量输入统计模型中,不如通过直接特征学习来学习同时协调输入并预测医疗事件。”

人工智能目前在医疗保健领域很热门,谷歌渴望获得这一领域的份额。据其母公司Alphabet(Alphabet)覆盖医疗保健领域的广泛网络,但据称其定位为AI /机器学习公司 最近的报告 来自CB Insights。分析指出,谷歌正在寻求为医疗数据基础架构层提供支持,该层将使用谷歌云,并包括针对提供商和付款人的新数据管道。

本月初, Fitbit宣布 它将将其最近收购的Twine Health平台与Google Cloud的Healthcare API结合起来,以连接用户数据和个人健康记录,以帮助医生和患者更好地管理慢性病。

十二月,科技巨头 推出了深变体,这是一种开放源代码工具,可使用AI通过测序数据创建人的遗传蓝图。目的是研究有助于指导患者诊断和治疗的基因或基因突变。该公司的DeepMind还通过与英国Moorfields眼科医院NHS基金会信托基金合作,挖掘大数据。这项工作正在研究机器学习技术是否 可以有效地分析眼部扫描,希望能够及早发现和治疗眼部退化性疾病。

今年早些时候在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究还报道了谷歌母公司Alphabet及其研究部门Verily Life Sciences的研究,该研究提出了一种预测人的疾病的方法 发生重大心脏事件的风险 使用眼动扫描和深度学习。

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