EXAM|人工智能首次用于预测新冠患者用氧需求
据英国剑桥大学网站15日报道 , 该校科学家与来自世界各地的20家医院及医药公司一起 , 首次利用人工智能技术(AI)和机器学习技术 , 在全球范围内预测新冠肺炎患者的氧气需求 , 准确率高达95% 。 这一新方法为科学家和医务人员应对未来的疫情以及其他健康挑战提供了新思路 。 最新研究发表于《自然·医学》杂志上 。
【EXAM|人工智能首次用于预测新冠患者用氧需求】研究人员解释称 , 这项名为EXAM的研究是迄今为止规模最大、种类最多的临床联合学习研究之一 , 旨在利用来自四大洲的数据 , 建立一种人工智能工具 , 预测新冠肺炎患者在住院治疗头几天可能需要多少氧气 。
在研究中 , 称为联合学习的技术使用一种算法来分析新冠肺炎住院患者的胸部x光片和电子健康数据 。 为保护患者隐私 , 患者数据完全匿名 , 研究人员向每家医院发送算法 , 因此不会共享或留下任何数据 。 一旦算法从数据中“学习”到新信息 , 分析就被结合起来 , 以建立一个人工智能工具 , 该工具可以预测世界各地医院新冠肺炎患者的氧气需求 。
为核查这一工具的准确性 , 研究人员在五大洲的多家医院开展了测试 , 分析了来自世界各地约10000名新冠患者的结果 , 其中包括2020年3月至4月期间住院的250名患者的数据 。 结果表明 , 这一工具可在患者到达急诊室后24小时内预测所需的氧气 , 准确率为95% , 而且 , 它只用了两周的人工智能“学习”时间就实现了高质量的预测 。
最新研究负责人费奥纳·吉尔伯特教授说:“我们对EXAM开展的持续研究表明 , 此类全球合作是可重复的 , 而且效率更高 , 可以满足临床医生应对复杂健康挑战和未来流行病的需要 。 ”
参与这项研究的NVIDIA医疗公司AI部门负责人莫娜·佛罗瑞斯博士说:“联合学习使研究人员能够协作 , 并为我们利用AI在全球范围内所能做的事情制定一个新标准 。 ”采访人员刘霞
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