AI不能只是去下提前两天还可以预测急性肾损伤

发布日期：2019/10/10 10:07:24 浏览量：1606次

8月1日，进入AlphaGo击败人工智能公司的世界冠军DeepMind宣布人工智能在医学领域研究的最新成果。客服机器人工作中常见的一个工作岗位，是企业和用户之间沟通的桥梁，无论是售前的产品、服务咨询，还是售后的维修、投诉，都离不开客服。在线客服系统在售前接待中能够提高客户触达的及时性、精准性来促进售前营销转化率的提升。深度学习机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。他们发表了一篇论文，通过参与可以用来预测疾病进展的公司开发的人工智能系统，预测急性肾损伤的发生提前的最新第48期时间“自然”。

Deepad的临床主任多米尼克·金(DominicKing)在一篇博文中表示，这项研究是该小组迄今为止最大的医学研究突破，证明该团队不仅能有效地检测病情恶化，还能在恶化之前对其进行预测。

在危重病人急性肾损伤是一种常见的严重并发症，主要包括缺血，缺氧和肾毒性。这种疾病每年导致10万人死亡英国各地。

这项研究是由DeepMind与伦敦大学学院、伦敦大学学院医院和退伍军人事务部共同进行的。

每年有数以百万计的人死于可通过早期发现而预防的疾病，其中之一是急性肾损伤。在英国和美国，急性肾损伤约有1/5的住院患者受到影响。这种疾病不仅很难发现，而且容易迅速恶化。

为了解决这个问题，DeepMind部与退伍军人事务部，美国能源部发起了合作。 DeepMind使用退伍军人事务医疗保健系统的70点多万病人的数据，培养了深厚的学习系统。使用该系统，急性肾损伤的55.8％可以预测标准的临床诊断前48小时。

上图为65岁男性患者，入院前8天有慢性阻塞性肺疾病病史。a.住院期间的肌酐测试数据显示，急性肾损伤发生在第5天。b.模型预测在检测到急性肾损伤前48小时风险增加。c.入院后4.5天实验室值预测。

同时，系统还成功地识别出重症患者和需要透析的患者，识别率为90.2%。

研究人员认为，这种预警能力可发生不可逆的肾损害之前，提醒医生为患者提供及时治疗。

模型预测和急性肾损伤恶化发生的实际时间。模型预测急性肾损伤的特定时间窗口内的风险。一种。任何急性肾损伤，B。三期急性肾损伤。

模型架构图

多米尼克·金说，人工智能模型可以推广到诸如败血症和重大感染等疾病。