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新的人工智能医生预测再入院和其他健康结果

人工智能 (AI) 计算机程序可以读取医生的笔记,以准确估计患者的死亡风险、住院时间和其他重要的护理因素。该工具由纽约大学格罗斯曼医学院的研究人员领导的团队设计,目前正在其附属医院使用,以预测出院患者在一个月内再次入院的可能性。

长期以来,专家们一直在探索旨在改善医疗保健的计算机算法,其中一些已被证明可以做出有价值的临床预测。然而,很少有人在使用,因为计算机最好地处理排列在整齐表格中的信息,而医生通常使用反映人类思维方式的创造性、个性化的语言来写作。

研究人员说,繁琐的数据重组一直是一个障碍,但是一种新型的人工智能,大型语言模型 (LLM),可以从文本中“学习”而不需要特殊格式的数据。

在 6 月 7 日在线发表在《自然》杂志上的一项研究中,研究团队设计了一个名为 NYUTron 的法学硕士,可以使用电子健康记录中未更改的文本进行训练,以对患者的健康状况进行有用的评估。结果表明,该程序可以预测 80% 的人再次入院,比需要重新格式化医疗数据的标准非 LLM 计算机模型提高了大约 5%。

“我们的研究结果强调了使用大型语言模型来指导医生进行患者护理的潜力,”该研究的主要作者、纽约大学数据科学中心的博士生 Lavender Jiang 说。“像 NYUTron 这样的程序可以实时提醒医疗保健提供者有关可能导致再入院和其他问题的因素,以便迅速解决甚至避免这些问题。”

Jiang 补充说,通过自动化基本任务,该技术可以加快工作流程并让医生花更多时间与患者交谈。

大型语言模型使用专门的计算机算法,根据真人在该上下文中使用特定术语的可能性来预测填充句子的最佳单词。Jiang 补充说,用于“教”计算机如何识别此类单词模式的数据越多,随着时间的推移,它的猜测就越准确。

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