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谷歌的深度學(xué)習系統旨在駕馭電子健康記錄

2018-05-19 來(lái)源:OFweek醫療科技網(wǎng)  標簽: 掌上醫生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:在GoogleI/O大會(huì )期間發(fā)布的一篇論文中,該公司介紹了它如何使用電子健康記錄。該公司指出,它與斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)舊金山分校和芝加哥大學(xué)合作,探索深度學(xué)習模式如何應用于醫院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數據。

在GoogleI/O大會(huì )上,該公司首席執行官SundarPichai介紹了該公司如何利用其人工智能和機器學(xué)習基礎設施更好地預測醫療保健結果。該領(lǐng)域的多個(gè)前沿方向正在興起,但大部分醫療數據都是非結構化的,有大量的麻煩。

對于谷歌來(lái)說(shuō),對醫療保健的興趣更多的是要證明其在該領(lǐng)域的模型和算法。這也是GoogleCloudPlatform的一個(gè)自然擴展。谷歌還與Fitbit合作開(kāi)發(fā)數據和健康API。有鑒于此,谷歌人工智能對醫療保健領(lǐng)域非常有興趣。

在GoogleI/O大會(huì )期間發(fā)布的一篇論文中,該公司介紹了它如何使用電子健康記錄。該公司指出,它與斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)舊金山分校和芝加哥大學(xué)合作,探索深度學(xué)習模式如何應用于醫院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數據。數據準備本身可以有許多分析工作。

谷歌的深度學(xué)習系統旨在駕馭電子健康記錄

谷歌的文章介紹了數據準備挑戰:

我們假設這些技術(shù)將很好地轉化進(jìn)入醫療保??;具體而言,深度學(xué)習方法可以包含整個(gè)EHR,包括自由文本筆記,為廣泛的臨床問(wèn)題提供預測,并且它的準確程度超過(guò)傳統中最高水平的預測模型。我們的核心觀(guān)點(diǎn)是,與其直接調整EHR數據,將其映射為一組高度組織化、結構化的預測變量,然后將這些變量饋送到統計模型中,我們還不如學(xué)習通過(guò)直接特征學(xué)習同步調諧輸入并預測醫療事件。

谷歌表示,該公司的模型能夠在預測意外再入院、出院和住院病死率方面進(jìn)行擴展并準確預測。正如ZDNet先前報道的那樣,人工智能正在被用來(lái)更好地改善護理,同時(shí)降低成本。參看:

谷歌指出,它具有統計意義上的重要性,而且還僅僅是一個(gè)開(kāi)始。預測和深度學(xué)習模型還僅僅是在使用回顧性數據。

事實(shí)上,在醫療保健中還有很多其他的地方可以使用人工智能和機器學(xué)習。例如:

Qure.a(chǎn)i推出人工智能系統讀取頭部CT掃描并發(fā)現異常情況

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