时间的博弈:人工智能可提前2天预测急性肾损伤

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  器官损伤一直不易察觉,往往会怎么让错过最佳治疗时机。基于人工智能的新辦法 能持续监测病人的健康数据并及时预测即将占据 的肾脏损伤。

  在美国的医院中,急性肾功能损伤的发病率高达20%[1],包括异常血压和血容量等多种因素一定会诱发你这种十分普遍的病症。但目前医疗界却不足英文有效的手段来预测病人算不算会占据 以及何一定会占据 急性肾损伤。目前对于高危病人的临床除理手段是每天检测血液中的肌酸酐浓度,浓度不足英文就意味着 肾功能一直出现了大大问题。

  近日,来自DeepMind等多个机构的研究人员[2]提出了五种基于人工智能的新辦法 ,要能有效预测病人即将占据 的肾功能损伤。相较于传统辦法 ,你这种新辦法 可太久能提前一到三天 检测出大要素病人的肾脏损伤的占据 风险。不可能 肾脏损伤往往在最后阶段才被察觉,此时肾脏不可能 占据 不可逆的损害,严重时不可能 留下时要暂时或长期透析的后遗症,甚至引起病人的死亡。对于肾脏损伤的早期检测辦法 将为有效的临床治疗赢得宝贵的时间。

  深度学习作为近年来发展最快的人工智能辦法 ,可算不算效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在你这种研究中,研究人员利用深度学习的辦法 来检测急性肾损伤。训练深度学习算法时要几滴 的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(US Department of Veterans Affairs,为美国退伍军人及 其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,挂接了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。哪几种经过匿名除理的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Tomašev和同事们从数据中挂接出了约30亿个数据点和30多万个记录价值形式,一些人 选泽了五种被称为循环神经网络的深度学习辦法 来除理时序数据并对计算机进行训练,你这种辦法 在深度学习领域被证明非常适合除理时序数据。

  在训练完成后,研究人员利用已经 分离出的独立数据集对算法的有效性进行了测试。基于测试数据,计算机将生成接下来48小时内连续的概率值来追踪每个病人随时间推移占据 急性肾损伤的不可能 性。不可能 预测的概率值超过一定阈值,你这种预测结果将被标记为阳性(如图一所示)。病人后续算不算被检查出病情则会验证算法的预测精度。该模型同時 还提供了预测概率值的不选泽性,为医生提供了评估预测信号的带宽指标。

图一:预测肾功能障碍的结果。图a表示Tomašev 团队提出的辦法 可太久能给出急性肾损伤的预警信号。研究人员利用人工智能中的深度学习辦法 来训练计算机从数据中检测与后续肾损伤相关的模式。研究人员利用你这种算法来分析过往的医疗数据,包括电子健康档案和珍验结果等等。计算机分析某个病人的历史数据后,将生成接下来48小时内的连续概率值,对应病人占据 急性肾功能损伤的不可能 性。不可能 概率超过一定阈值,预测结果将被标记为阳性,并向医生发出警报(红点)。图b则表示检测病人肾功能的常规手段:每日监测血液中的肌酸酐。在此假设场景下,Tomašev团队的研究辦法 将提供比传统辦法 更早的预警信号,为医生和病人赢得了宝贵的治疗时间。

  Tomašev 和同事们提出的新辦法 比一些基于统计或机器学习的辦法 更为精确地预测了即将要占据 的肾损伤[3,4],怎么让对于医院内病人的预测精度最高——医院内病人占据 急性肾损伤的比门诊诊所更为频繁,同時 时间窗口也更为短暂。对于所有病人和所有类别的肾损伤,包括较为轻微的损伤,你这种系统的平均预测精度达到了56%;而针对更为严重的肾损伤预测,对于后续30天和后续90天内时要透析的病人预测精度则分别达到了84%和90%。该模型在不同的医疗场所和不同時 间周期内具有之类的预测精度。

  此外,研究人员使用了消融性分析辦法 来鉴别与肾损伤占据 风险相关的因素,结果发现有一些一些,这你说歌词 解释了为什么我么我会么会会过去让研究人员分析你这种风险是一件棘手的事。

  图一中的假设病例显示了研究人员所开发的新辦法 的重大应用潜力。不可能 利用传统辦法 检测,医生将在第三天 要能获悉肾损伤的占据 ,而新辦法 则可太久能提前三天 预测出来,为医务人员提供了更多宝贵的时间和更多干预治疗的手段,包括增加病人的氯化气体体摄取,不可能 除理使用不可能 造成肾毒性的药物。

  然而你这种系统也占据 一定大大问题:生成一系列假阳性的预测结果,即误报一些这麼 占据 的肾损伤。每个精确的预测会对应有另4个假阳性结果。假阳性绝大多数来源于患有慢性肾病的病人,疾病的症状会与急性肾损伤叠加,造成结果难以预测。

  本研究的另一局限在于这是一项回顾性研究,利用回顾性研究构建的人工智能辦法 将在前瞻性研究中占据 一定程度的退化[5],这不可能 是不可能 临床中的真实数据会比预先占据 的经过清洗的“干净”数据要比较复杂得多。

  前瞻性研究是检测预测系统的真实临床价值的根本所在,而预测成功算不算都在唯一应加以评估的因素。要选泽计算机生成的预警信号算不算在临床中减少了急性肾损伤的占据 率,五种辦法 是开展随机设计的临床试验,只将其中一半的预测传递给医生。此外,作者的模型也应该在一些的人群身上进行有效性测试。作者的研究只含高了这麼 7%的一个女人病例,这麼 模型对于不同性别的病人算不算具有相同的预测精度,也值得在未来进行深入研究。

  其实你这种研究含高了不同种类的数据,但还有一些数据源也值得纳入进来,之类病历上的手写内容,来自可穿戴传感器的连续生命监测信号,如心率等,哪几种都在不可能 提供有价值的相关信息。

  对于非重症病人来说,常规监测辦法 是每天测量一次生命体征,但病人一直会一直一直出现病情急转直下的状况。Tomašev 和同事的研究对于这麼 的病人来说十分有用,可太久能在病人占据 严重的器官衰竭已经 发出预警,为病人赢得宝贵的救治时机。先前,一些一些临床背景下基于人工智能的预测性研究主要着重于研究疾病转归,包括死亡、再入院或住院时间等[6],而Tomašev 等人的研究结果则提供了独特的视角,为临床干预提供了有效的预测信号。

  深度学习有望为医生提供针对任何器官状况的有力预警手段,它的广泛应用你说歌词 时要医疗界改变思维辦法 。怎么让从非一直的一次性测试转向系统性的连续监测,或将为医务人员提供更有效的手段来预测病人的病情变化。