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Dopo essere stato addestrato in 46 miliardi di bit di elettronica dei dati sanitari dei pazienti, Google IA mostra la promessa nel campo di predire i risultati di salute per i pazienti.
I ricercatori di Google Cervello e la Stanford University ha recentemente pubblicato un documento di Natura dettagliare il proprio lavoro utilizzando i big data e profondo, metodi di apprendimento per predire il destino dei pazienti ricoverati.
I ricercatori hanno usato gli algoritmi per prevedere risultati importanti, come la morte; ricoveri per misurare la qualità delle cure; un paziente durata del soggiorno per misura di utilizzo delle risorse; e un previsione di un paziente di diagnosi, per vedere come i medici capirono problemi del paziente.
La squadra ha avuto un approccio diverso alla costruzione di modelli statistici predittivi considerando una ‘rappresentazione’ di tutto di salute del paziente record, tra cui note cliniche, piuttosto che la rimozione di più di un paziente informazioni dall’analisi.
Come è noto, l ‘ 80 per cento dello sforzo nella creazione di un modello analitico è la pulizia dei dati, quindi, è in grado di fornire un modo per scalare modelli predittivi, supponendo che i dati sono disponibili per la mia.
Essi hanno inoltre sviluppato un modo per mostrare i medici che i dati esatti del suo modello “guardato” per ogni paziente, è previsto un esito per.
Questa tecnica permetterebbe ai medici di verificare se una previsione è basata su credibile fatti e le preoccupazioni circa la cosiddetta ‘black box’ metodi che non si spiegano perché una previsione è stata fatta.
Google ha iniziato a lavorare sul progetto con UC San Francisco, l’Università di Chicago Medicina, e la Medicina di Stanford lo scorso anno, che ha dato loro l’accesso a un vasto tesoro di de-identificati documentazione medica per convalidare ci profondo-modelli di apprendimento.
In totale, hanno avuto accesso alla documentazione sanitaria in 216,221 pazienti adulti che non sono stati ricoverati in ospedale per 24 ore o più, la produzione di oltre 46 miliardi di punti di dati.
“Abbiamo dimostrato che il deep-metodi di apprendimento utilizzando questa rappresentazione sono in grado di prevedere con precisione più eventi medici provenienti da diversi centri senza dati specifici del sito di armonizzazione,” i ricercatori fanno notare.
Come Bloomberg report, gli esperti medici sono rimasto colpito dalla capacità di Google di scavare dati di appunti su Pdf o note scritte a mano su vecchi grafici, che in precedenza sono stati difficili da integrare nei modelli predittivi. Il sistema di Google è più veloce e più preciso rispetto alle precedenti tecniche.
Lo studio che ha creato per l’emozione di Google, perché si può aprire una nuova porta per il lucroso mercato sanitario, dove potrebbe un giorno vendere AI-as-a-service per tempi limitati medici.
La ricerca ha dimostrato che Google modelli sono migliori in previsione di una gamma di risultati e metriche per i pazienti rispetto ai metodi tradizionali.
In regime di ricovero mortalità, per esempio, ha segnato 0.95 di un punteggio perfetto di 1.0 rispetto ai metodi tradizionali, che ha ottenuto un punteggio pari a 0,86.
In un articolo di blog, Google ha minimizzato l’idea che l’IA sarebbe sostituire umana dei medici di ruolo nella diagnosi di pazienti.
“Vogliamo sottolineare che il modello non è la diagnosi dei pazienti — capta i segnali del paziente, i trattamenti e le note scritte dai loro medici, in modo che il modello è più come un buon ascoltatore di un master tecnico,” i ricercatori fanno notare.
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