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[導(dǎo)讀] 目前 AI 系統(tǒng)在診斷疾病、分析醫(yī)學(xué)圖像和預(yù)測(cè)健康結(jié)果方面表現(xiàn)出巨大的前景,甚至在諸如手術(shù)縫合和診斷嬰兒自閉癥等方面比醫(yī)生表現(xiàn)更好。但現(xiàn)在,在 AI 醫(yī)學(xué)應(yīng)用又有了新進(jìn)展,英國(guó)諾丁漢大學(xué)的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)掃描患者常規(guī)醫(yī)療數(shù)據(jù)的系統(tǒng),以預(yù)測(cè)其在未來(lái) 10 年心臟病或中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)。

 目前 AI 系統(tǒng)在診斷疾病、分析醫(yī)學(xué)圖像和預(yù)測(cè)健康結(jié)果方面表現(xiàn)出巨大的前景,甚至在諸如手術(shù)縫合和診斷嬰兒自閉癥等方面比醫(yī)生表現(xiàn)更好。但現(xiàn)在,在 AI 醫(yī)學(xué)應(yīng)用又有了新進(jìn)展,英國(guó)諾丁漢大學(xué)的研究人員創(chuàng)建了一個(gè)掃描患者常規(guī)醫(yī)療數(shù)據(jù)的系統(tǒng),以預(yù)測(cè)其在未來(lái) 10 年心臟病或中風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)。

目前預(yù)測(cè)這類心血管疾病實(shí)際上是一個(gè)非常困難的任務(wù)。研究人員在最近發(fā)表的論文中表示,大約有一半的心臟病和中風(fēng)發(fā)生在那些沒(méi)有被標(biāo)記為“有風(fēng)險(xiǎn)”的人群中。而目前評(píng)估患者患病風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)方法主要依賴于心臟協(xié)會(huì)學(xué)會(huì)制定的指南。現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)的著眼點(diǎn)在于用高血壓,膽固醇,年齡,吸煙和糖尿病等風(fēng)險(xiǎn)因素判定其發(fā)病幾率。

研究員 Stephen Weng 和他的同事基于英國(guó)的 378,256 名患者的病歷檔案測(cè)試了幾種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具。這些病歷檔案記錄了 2005 年至 2015 年的患者及其健康狀況,包含醫(yī)療條件,處方藥,醫(yī)院就診,檢查結(jié)果等信息。 研究人員把 75%的病歷送到他們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,以找出 10 年內(nèi)經(jīng)歷心臟病發(fā)作或中風(fēng)的患者的特征。然后對(duì)其他 25%的記錄進(jìn)行了模型測(cè)試,來(lái)檢測(cè)他們預(yù)測(cè)心臟病發(fā)作和中風(fēng)的準(zhǔn)確程度如何。

如果用 1.0 分表示 100%準(zhǔn)確度,傳統(tǒng)預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)得分為 0.728。而機(jī)器學(xué)習(xí)模型的結(jié)果是從 0.745 到 0.764,最佳分?jǐn)?shù)來(lái)自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在 7404 例實(shí)際病例成功預(yù)測(cè)了 4,998 例,比傳統(tǒng)方法多了 355 例。利用該技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)可以幫助醫(yī)生采取相應(yīng)的預(yù)防措施,如為有發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的患者開(kāi)具處方藥來(lái)降低膽固醇。

那么該 AI 工具在實(shí)際診斷中是如何幫助醫(yī)生工作的呢?Stephen Weng 表示他們的算法可以在查看、分析整個(gè)患者列表后,將有發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的患者標(biāo)記出來(lái),提醒醫(yī)生注意。這個(gè)過(guò)程可以既可以發(fā)生在病患坐在醫(yī)生面前進(jìn)行例行檢查的時(shí)候,也可以在病人不在場(chǎng)時(shí)完成。Stephen Weng 指出該平臺(tái)的主要優(yōu)勢(shì)在于預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度:雖然類似的臨床決策支持軟件已經(jīng)存在,但不同于這些軟件,他們開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)使用了 AI 模式識(shí)別,可以提供更準(zhǔn)確結(jié)果預(yù)測(cè)。

諾丁漢大學(xué)研究人員 Stephen Weng 表示,目前在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試的 AI 醫(yī)療工具將很快提高臨床醫(yī)生在診斷和預(yù)后方面的準(zhǔn)確性。“從研究到臨床護(hù)理應(yīng)用的飛躍將在未來(lái)五年內(nèi)發(fā)生。”

然而目前面臨的問(wèn)題是,在 AI 進(jìn)入真正的醫(yī)療場(chǎng)景之前仍然要得到監(jiān)管認(rèn)可。Stephen Weng 說(shuō):“實(shí)施的主要障礙將是管理隱私和患者保密問(wèn)題,計(jì)算機(jī)算法需要通過(guò)大量病人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其中包含隱私的醫(yī)療信息。除了處理這些隱私問(wèn)題外,也面臨防止醫(yī)療機(jī)器做出自主決定的安全性問(wèn)題。那么,“機(jī)器學(xué)習(xí)工具什么時(shí)候可以預(yù)測(cè)自己何時(shí)能獲批上市呢?”

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