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又快又准地预测患者死亡 人工智能如何提高临终关怀的质

发布时间:2019-05-15 11:43 来源:互联网  浏览次数:
又快又准地预测患者死亡 人工智能如何提高临终关怀的质量?

图片来源:venturebeat

使用人工智能预测死亡率的方法可能是临终治疗保健未来的变革因素。虽然这个话题似乎有点沉重,但人工智能(AI)有可能帮助医疗服务提供者和医生显著改善临终关怀患者的病人护理服务。

在生命结束阶段获得正确的治疗比许多人想象的更重要。没有足够的治疗,甚至是不准确的治疗,会给患者带来痛苦的经历,并且过度护理可能导致数十万美元的不必要医疗费用,即使患者有保险。虽然选择适当的医疗保险至关重要,包括临终关怀,无论情况如何,特别是65岁或以上的人,因为有特定目的的具体计划来帮助这些医疗费用,人工智能的进步可以帮助患者和医生在为时已晚之前确定疾病,尽快为临终成本和治疗做好准备。

NPJ数字医学杂志最近的一项研究表明,技术很快将允许医生及时改善患者护理和服务提供。研究人员使用人工智能扫描电子健康记录(EHR),并记录医生在病人记录中发现潜在的临床问题和健康风险。 AI系统比医生更准确、更快地预测患者死亡率和最终诊断。那么它是怎样工作的?

利用深度学习获得对患者的预测

在NPJ研究中,研究人员将近480亿个数据点(包括医生的患者记录,患者人口统计学,程序,药物,实验室结果和生命体征)提供给深度学习模型。该模型分析了数据,并以90%的准确度预测了医疗问题,如死亡率,更长的住院时间,计划外再入院率和患者的最终诊断。与传统的预测模型相比,深度学习模型更加准确和可扩展。

例如,处于乳腺癌最后阶段的女性来到一家城市医院,她的肺部已经有积液。两名医生检查了她的病例,并接受了放射扫描。该医院的传统预测模型回顾了她的图表,估计她在医院死亡的几率为9.3%。一种新的算法(由谷歌创建)审查了该女性的图表 —— 大约175,639个数据点 —— 估计她的死亡风险实际为19.9%。患者在几天内去世,证明算法模型更准确。

与传统方法相比,深度学习模型的准确率提高了10%。该系统筛选以前无法获得的数据的能力有助于它提供更准确的死亡率估计。该模型不是查看一些风险因素,而是查看患者的整个电子健康记录(EHR),包括深埋在PDF中或在旧图表上潦草地写下的注释。使用此过程,将来可以使医生挽救生命并提供更好的患者护理。

拯救生命和金钱

那么我们可以用这些信息做些什么呢?通过更准确地预测患者的死亡率,医院和医生可以使用更好的估计来调整治疗计划,优先考虑患者护理,并在疾病发生之前预测负面结果。除此之外,医护人员不必花费同样多的时间将患者数据操作为标准化、易读的格式。

例如,Futurism的一份报告指出,Ultromics是一种在英国开发的AI诊断系统,可以比医生更准确地诊断心脏病。同一份报告指出,一家名为Optellum的初创机器人正在研究一种可以通过分析扫描中发现的细胞团来诊断肺癌的AI系统。这个机器人有望每年诊断4,000个额外的肺癌病例,并且比医生目前能够诊断的时间更早。

这些AI诊断系统不仅可以拯救生命,还可以帮助医院节省资金。在对Futurism报告的采访中,Optellum的首席科学和技术官员Timor Kadir表示,人工智能系统可以将医疗保健行业的成本削减135亿美元。英国卫生研究战略协调办公室主席约翰·贝尔爵士补充说:“国家卫生服务部门的病理服务费用约为29.7亿美元。你可能会减少一半。”

预测死亡以获得更好的护理

目前的研究表明,8%需要临终治疗的患者中,不到一半实际接受了临终治疗。有些时候,医生会对患者做出不准确或过于乐观的预测。斯坦福大学医学院的研究科学家Kenneth Jung博士告诉NBC,“医生可能因为专注于管理患者的健康问题而没想过转到(临终治疗),这个想法甚至都不会出现在他们的脑海中。”

未能确定需要临终治疗的患者可能会产生破坏性后果。如果患者的健康状况突然下降,他们可能会在最后几天接受积极的医疗治疗,希望将他们的生命延长几周。然而,研究表明,大约80%的美国人更愿意在家中死亡,而不是在医院里。可悲的是,该报告还指出,这些人中有60%死于医院的急症护理。

在这些情况下,AI可以帮助识别病情严重的病人,并可能从临终关怀中受益。早期识别这些患者可以帮助他们更快地获得所需的治疗。它可能允许患者在最后几天留在家中,而不是在医院。

虽然有些人可能会怀疑人工智能在医疗保健领域的未来,但人工智能系统的目的是在医疗保健行业中发挥支持作用。 这些系统将成为一个强大的工具,将帮助医生和其他医疗保健专业人员提供更高质量的护理,并及时提供临终治疗。

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