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人工智能不光能下圍棋,還可提前兩天預測急性腎損傷
www.jianbct.com  2019-08-01 09:50  

  澎湃新聞見習記者 張唯

  8月1日,以AlphaGo打敗圍棋世界冠軍的人工智能公司DeepMind公布了一項人工智能醫療領域的最新研究成果。他們在最新一期《自然》雜志發表論文稱,由公司參與研發的人工智能系統可以用來預測病情惡化,提前48小時預測急性腎損傷(AKI)的發生。

  DeepMind的臨床主管Dominic King在博客文章中表示,這項研究是團隊迄今為止最大的醫療研究突破,證明了團隊不僅能夠有效地發現病情惡化,而且能在病情惡化前進行預測。

  急性腎損傷是一種在危重病人身上常見的嚴重并發癥,主要原因包括缺血,缺氧和腎毒性。這種疾病每年在英國約造成10萬人的死亡。

  上述研究由DeepMind和倫敦大學學院,英國倫敦大學學院醫院,美國退伍軍人事務部(VA)等機構共同完成。

  每年有數以百萬計的人死于可以通過早期檢測而預防的疾病,其中一種就是急性腎損傷。在英國和美國,梵蒂岡機密檔案室急性腎損傷大約影響著五分之一的住院病人。這種疾病不僅難以被發現而且往往惡化很快。

  為了解決這個問題,DeepMind與美國退伍軍人事務部展開了一項合作。DeepMind運用美國退伍軍人事務醫療系統中70多萬名患者的數據,訓練了一個深度學習系統。使用這個系統,55.8%的急性腎損傷可以在標準臨床診斷前48小時被預測。

  上圖所展示的是一個有慢性阻塞性肺疾病病史的65歲男性患者入院的前8天。a. 患者在住院過程中的肌酐檢測數據顯示急性腎損傷發生在第5天。b.模型在急性腎損傷被發現前48小時預測出風險上升。c.入院后4.5天的實驗室值預測。

  與此同時,這一系統還成功地識別出病情嚴重,需要透析的病人,識別率達90.2%。

  研究人員認為,這種早期預警能力能夠在不可逆的腎損傷發生之前,梵蒂岡機密檔案室提醒醫生為病人提供及時治療。

  模型預測與實際急性腎損傷發生的時間差。模型預測特定時間窗口內的急性腎損傷風險。a.任何急性腎損傷,b.急性腎損傷第三階段。

模型架構圖

  Dominic King提到,該人工智能模型在未來可以推廣到敗血癥,重大感染等疾病領域。

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