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谷歌的深度學習系統(tǒng)旨在駕馭電子健康記錄

2018-05-19 來源:OFweek醫(yī)療科技網(wǎng)  標簽: 掌上醫(yī)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、加州大學舊金山分校和芝加哥大學合作,探索深度學習模式如何應(yīng)用于醫(yī)院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數(shù)據(jù)。

在GoogleI/O大會上,該公司首席執(zhí)行官SundarPichai介紹了該公司如何利用其人工智能和機器學習基礎(chǔ)設(shè)施更好地預測醫(yī)療保健結(jié)果。該領(lǐng)域的多個前沿方向正在興起,但大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的,有大量的麻煩。

對于谷歌來說,對醫(yī)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的一個自然擴展。谷歌還與Fitbit合作開發(fā)數(shù)據(jù)和健康A(chǔ)PI。有鑒于此,谷歌人工智能對醫(yī)療保健領(lǐng)域非常有興趣。

在GoogleI/O大會期間發(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、加州大學舊金山分校和芝加哥大學合作,探索深度學習模式如何應(yīng)用于醫(yī)院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準備本身可以有許多分析工作。

谷歌的深度學習系統(tǒng)旨在駕馭電子健康記錄

谷歌的文章介紹了數(shù)據(jù)準備挑戰(zhàn):

我們假設(shè)這些技術(shù)將很好地轉(zhuǎn)化進入醫(yī)療保??;具體而言,深度學習方法可以包含整個EHR,包括自由文本筆記,為廣泛的臨床問題提供預測,并且它的準確程度超過傳統(tǒng)中最高水平的預測模型。我們的核心觀點是,與其直接調(diào)整EHR數(shù)據(jù),將其映射為一組高度組織化、結(jié)構(gòu)化的預測變量,然后將這些變量饋送到統(tǒng)計模型中,我們還不如學習通過直接特征學習同步調(diào)諧輸入并預測醫(yī)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更好地改善護理,同時降低成本。參看:

谷歌指出,它具有統(tǒng)計意義上的重要性,而且還僅僅是一個開始。預測和深度學習模型還僅僅是在使用回顧性數(shù)據(jù)。

事實上,在醫(yī)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習。例如:

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