• 比医生更能预测死亡,AI将如何提升临终护理

    2018-11-22 17:18:43

    运用人工智能来猜测逝世率将有或许优化现在的姑息医治办法。这个论题尽管有点沉重,可是人工智能的确有或许协助医疗效劳人员和医师一同改进重症患者的护理效劳质量。在生命行

      运用人工智能来猜测逝世率将有或许优化现在的姑息医治办法。这个论题尽管有点沉重,可是人工智能的确有或许协助医疗效劳人员和医师一同改进重症患者的护理效劳质量。在生命行将走向结尾的时分,承受合理的医治远比咱们幻想的更重要。没有满足的医治或许没有对症下药的话,患者将会变得十分苦楚。并且过度的医治会发生不用要的医疗费用,金额可达数十万美元,即便患者有医疗保险,这对他们来说,仍是一笔不小的费用。对重症患者来说,特别是65岁以上的患者,挑选合理的医治计划是至关重要的。由于运用特定的医治计划来办理特别的患者,可以协助节约不少的医疗本钱。人工智能技能可以协助患者和医师及时确诊疾病并尽快为医治计划和本钱预算做好预备。NPJ数字医疗杂志最近的一项研讨标明,人工智能技能很快就会协助医师及时改进患者的医疗效劳。研讨人员运用人工智能扫描电子健康记载(EHR),并经过医师留下的患者记载发现潜在临床问题和健康危险。人工智能体系比医师更精确、更快速地猜测患者的逝世率和终究确诊。那么它究竟是怎么作业的呢?运用深度学习来猜测患者的病况在NPJ的研讨中,研讨人员将近480亿个数据点(包含医师的患者记载、患者人口统计学、程序、药物、实验室成果和生命体征)供给给深度学习模型。该模型剖析了这些数据,并以90%的精确度猜测一些医疗问题,如逝世率、住院时刻、非计划性再入院率和患者的终究确诊。与传统的猜测模型比较,深度学习模型愈加精确,猜测的规模也更广。例如,一位处于乳腺癌晚期的女人来到一家城市医院,她的肺部现已发生积液。两名医师查看了她的病例,并主张她做放射性扫描查看。该医院的传统猜测模型检测了她的数据,猜测她在医院逝世的几率为9.3%。而一种由谷歌创立的新式算法检测了该女人的数据,大约有175639个数据点,并猜测她的实践逝世几率为19.9%。之后这名患者便在几天内逝世,也由此证明了算法模型比传统的猜测模型更精确。与传统办法比较,深度学习模型的精确率提高了10%。该体系可以挑选曾经无法取得的数据,这有助于它供给更精确的逝世率。该模型并不只仅检测一些危险要素,而是检测患者的整个电子健康记载,包含隐藏在PDF中的注释以及在旧图表上马虎写下的内容。深度学习模型有助于未来医师抢救生命和供给更好的患者护理。抢救生命和节约医疗本钱那么咱们可以用这些信息做些什么呢?经过更精确地猜测患者的逝世率,医院和医师可以及时调整医治计划,优化患者护理效劳,并在疾病恶化之前就能猜测到。除此之外,医护人员也不用花费更多的时刻将患者数据输入到规范易读的体系中。例如,Futurism的一份陈述指出,Ultromics是一种在英国开发的AI确诊体系,可以比医师更精确地确诊心脏病。它还指出,一家名为Optellum的草创公司正在研讨一种AI体系,可以经过剖析扫描中发现的细胞团来确诊肺癌。该体系有望每年确诊出4000个额定的肺癌病例,并且比医师现在可以确诊的时刻更早。这些AI确诊体系不只可以解救生命,还可以协助医院节约医疗本钱。在对Futurism陈述的采访中,Optellum的首席科学和技能官TimorKadir标明,人工智能体系可以将医疗保健职业发生的本钱削减135亿美元。英国健康研讨战略办事处主席JohnBell弥补说:“国家卫生效劳部门的医疗效劳费用约为29.7亿美元。人工智能的呈现,费用或许会直接削减一半。”猜测逝世率以取得更好的护理现在的研讨标明,8%需求姑息医治的患者中,实践只要一半以下的患者承受了该医治计划。

       由于有时分,医师会对患者做出不精确或许过于达观的猜测。斯坦福大学医学院的研讨科学家KennethJung博士称:“医师或许由于过于重视办理患者的健康问题而没想过要运用姑息医治计划,并且这个主意乃至都不会呈现在他们的脑海中。”这些不能断定是否需求姑息医治的患者终究或许会病况加剧,乃至是逝世。假如患者的健康状况俄然下降,他们或许会在最终几天才会承受合理的医治计划,期望将他们的生命延伸几周。但是,研讨标明,大约80%的美国人更愿意在家中逝世,而不是在医院里。可悲的是,该陈述还指出,这些人中有60%死于医院的急症护理。在这些情况下,AI可以协助辨认病况严重的患者,并或许经过姑息医治活下来。前期猜测出这些患者的逝世率可以协助他们更快地取得所需的医治计划。并且它可以答应患者在最终几天留在家中,而不是在医院。尽管有些人或许会置疑人工智能在医疗保健范畴的未来,但人工智能体系的意图是在医疗保健职业中发挥支撑效果。这些AI体系将成为强壮的东西,协助医师和其他医疗保健专业人员供给更高质量的护理,还能及时供给姑息医治计划。