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智慧医疗—比医生更能预测死亡

2024-05-21100

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智慧医疗利用人工智能来预测死亡率将有可能优化现在的姑息治疗方法。这个话题虽然有点沉重，但是人工智能确实是可以帮助医疗服务人员和医生一起改善重症病人的护理服务质量的。
  在生命之火即将燃尽的时候，接受合理的治疗远比我们想象的更加重要。没有足够的治疗或者没有对症下药的话，患者就会非常的痛苦。而且过度的治疗也会产生不必要的医疗费用。对重症患者来说，特别是65岁以上的患者，选择合理的治疗方案是至关重要的。因为使用特定的治疗方案来治理特殊的病人，可以帮助节省不少的医疗成本。智慧医疗人工智能技术可以帮助病人和医生及时确诊疾病并尽快为治疗方案和成本预算做好准备
NPJ数字医疗杂志最近的一项研究表明，人工智能技术很快就能帮助医生及时改善患者的医疗服务。研究人员利用人工智能扫描电子健康记录，并通过医生留下的病例记录发现潜在的临床问题和健康风险。人工智能系统能比医生更准确、更快速地预测患者的死亡率和最终诊断。那么它又是如何工作的呢?
利用深度学习来预测患者的病情
  在NPJ的研究中，研究人员给深度学习模型提供了将近480亿个数据点(包括医生的患者记录、患者人口统计学、程序、药物、实验室结果和生命体征)，该模型分析了这些数据，并以高达90%的准确度预测了一些医疗问题，如死亡率、住院时间、非计划性再入院率以及患者的最终诊断。与传统的预测模型相比，智慧医疗深度学习模型更加准确，预测的范围也更广。
例如，一位处于乳腺癌晚期的患者到一家城市医院，她这时候已经产生了肺积液。医生查看过她的病例后建议她做放射性扫描检查。经过该医院的传统预测模型检测，预测她在医院的死亡几率为9.3%。而一种由谷歌创建的新型算法检测了该女性的数据，并预测她的实际死亡几率为19.9%。之后这名患者便在几天内去世，也由此证明了算法模型比传统的预测模型更加准确。
  与传统方法相比，深度学习模型的准确率提高了10%。该系统能够筛选以前无法获得的数据，这有助于它提供更准确的死亡率。该模型并不只是检测一些风险因素，而是检测患者的整个电子健康记录。深度学习模型有助于未来医生挽救生命和提供更好的患者护理。
挽救生命和节约医疗成本
那么我们可以用这些信息做些什么呢?通过更准确地预测患者的死亡率，医院和医生可以及时调整治疗计划，优化患者护理服务，并在疾病恶化之前就能预测到。除此之外，医护人员也不必花费更多的时间将患者数据输入到标准易读的系统中，还可以帮助医院节省医疗成本。