機器學習深入應用醫(yī)療領域開啟新戰(zhàn)場

2017-09-08 08:56:58來源：中國智能制造網(wǎng) 編輯：未聞花名關鍵詞：機器學習谷歌麻省理工閱讀量：48039

導讀：隨著大數(shù)據(jù)的深入應用，機器學習已經(jīng)進入醫(yī)療領域。隨著機器學習在醫(yī)療領域應用的不斷加深，越來越多的機器學習改進醫(yī)療服務的例子漸次涌現(xiàn)。

　　【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】隨著大數(shù)據(jù)的深入應用，機器學習已經(jīng)進入醫(yī)療領域。隨著機器學習在醫(yī)療領域應用的不斷加深，越來越多的機器學習改進醫(yī)療服務的例子漸次涌現(xiàn)。

　　隨著大數(shù)據(jù)的深入應用，機器學習已經(jīng)進入醫(yī)療領域。機器學習的融入帶來的是醫(yī)療系統(tǒng)診斷準確性的大大提高，如今它不僅能為病患量身定制治療方案，甚至還可以取代部分醫(yī)生的工作。

　　機器學習的特點不僅在于它的靜態(tài)輸出，還在于它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)進行、自主學習。機器學習可以科學地部署醫(yī)護人員以便能更好地完成任務。它會減少人類去做常規(guī)、耗時、高重復型工作，騰出的人員會被重新部署，以支持更“”的工作。不過與傳統(tǒng)的研究項目相反，機器學習項目在產(chǎn)品開發(fā)時就還需有較高水平的臨床醫(yī)生的全程參與。

　　在過去數(shù)年間，出現(xiàn)了諸多“機器”準確進行醫(yī)學診斷的神奇例子。隨著機器學習在醫(yī)療領域應用的不斷加深，越來越多的機器學習改進醫(yī)療服務的例子漸次涌現(xiàn)。

　　谷歌公司研究人員研發(fā)出一種新型算法，可以對糖尿病視網(wǎng)膜病變進行早期篩查。糖尿病視網(wǎng)膜病是一種可以致盲的常見病癥，據(jù)信大約1/3的糖尿病人都會深受其擾。這種病癥是由于糖尿病導致眼部靜脈血管受損所致，病人的視力會不斷下降。早發(fā)現(xiàn)對于該疾病的有效治療非常關鍵。

　　谷歌公司研究人員希望借助機器學習改善視網(wǎng)膜病變診斷的準確性和客觀性，進而改善眼疾醫(yī)治水平。他們給裝有新型算法的篩查設備“飼喂”大量視網(wǎng)膜醫(yī)學圖片，以訓練其對視網(wǎng)膜病變進行篩查確認的能力。

　　無獨有偶，麻省理工學院也曾利用機器學習系統(tǒng)改善醫(yī)療服務。麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室采用包括電子健康數(shù)據(jù)記錄等多種類型的醫(yī)療數(shù)據(jù)以預測醫(yī)療情況。兩個團隊分別創(chuàng)建了“ICU干預”和“EHR模型遷移”機器學習方法，致力于改進患者護理條件。

　　該團隊發(fā)現(xiàn)，名為“重癥監(jiān)護室干預(ICUIntervene)”的機器學習方法，在預測干預措施方面優(yōu)于從前，并且特別擅長預測血管加壓素的需要，這是一種用于收緊血管并提高血壓的藥物。

　　將來，研究人員將努力改進ICU干預，以便能夠為患者提供更多個性化護理，并為決策提供更先進的預測，例如為什么一個患者有可能逐漸減少類固醇，又或是為什么另一個患者可能需要進行內(nèi)鏡檢查。

　　而另一個團隊則開發(fā)出了“EHR模型遷移”的方法。利用EHR模型遷移，該團隊測試了其模型對兩種結(jié)果的預測能力：死亡率和長期住院需求。他們在一個EHR平臺上對模型進行了訓練，然后在不同的平臺對其預測進行了測試。發(fā)現(xiàn)EHR模型遷移優(yōu)于普通方法，并且與單獨使用EHR特異性事件相比，EHR預測模型能夠更好地進行數(shù)據(jù)遷移。

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