快捷搜索:  as  1.,.)()),

DeepMind的预测性医疗智能技术已取得了突破

(文章滥觞:AI锐见)

谷歌(google)旗下的英国人工智能钻研公司DeepMind在《自然》(Nature)杂志上颁发了一篇钻研申报,此中评论争论了一种深度进修模型的机能,该模型可以持续猜测患者未来罹患一种名为急性肾损伤(AKI)的危及生命的疾病的可能性。该公司表示,其模型能够准确猜测患者将在48小时前“在临床可操作的窗口内”成长成AKI。

DeepMind在一篇宣传该钻研的博客文章中称,这是一项冲破——该论文注解,人工智能能够在“可避免的患者危害的主要缘故原由之一”发生前两天猜测出它。“这是我们团队迄今为止在医疗保健钻研方面取得的最大年夜冲破,”申报弥补道,“证清楚明了我们不仅能够更有效地发明病情恶化,而且能够在恶化发生之前就做出猜测。”

不过,即就是外面上看一下这份报纸,也会提出一些主要的警告。尤其紧张的是,用于练习模型的数据绝大年夜多半是男性:93.6%。这是由于DeepMind的人工智能应用的是美国退伍军人事务部(VA)供给的病人数据。钻研申报指出,在培训数据集中,女性仅占患者的6.38%。

本文还纳入了数据集统计的汇总,显示18.9%的患者为黑人,虽然黑人女性在培训数据集中所占比例没有冲破(逻辑上觉得可能低于6.38%)。没有其他种族被突破。

当被问及该模型的跨性别和不合种族的体现能力时,DeepMind的一位女谈话人奉告我们:“在女性中,它猜测在所有已知性其余AKI患者中,早期有44.8%(男性56%)患有AKI。”非裔美国患者的模型体现更高——早期检测到的AKIs中有60.4%长短洲裔美国人,而其他所有种族的总检出率为54.1%。”

“这项钻研只是第一步,”她证明。“要使该模型适用于一样平常人群,还必要进行进一步的钻研,在模型所依据的数据中应用更有代表性的一样平常人群样本。”数据集代表退伍军人治理局的人口,我们承认这个样本不能代表美国人口。就像所有的深度进修模型一样,在更广泛地应用之前,它还必要来自其他滥觞的代表性数据。

“我们的下一步将是与(退伍军人治理局)亲昵相助,经由过程回首性和前瞻性察看钻研安然地验证该模型,然后有盼望探索我们若何进行前瞻性干预钻研,以懂得猜测若何在临床情况中影响照料护士结果。”“要做这类事情,我们必要精确的数据,”她弥补说。“退伍军人治理局在其所有病院和站点应用相同的电子病历系统(被广泛觉得是最周全的电子病历之一),这意味着数据集也异常周全、干净、布局优越。”

是以,DeepMind的“冲破性”钻研论文明确强调的是人工智能输出与练习输入之间的反射关系。在医疗保健的情况中,有指示意义的输出可能是生与逝世的差别,而不是技巧才是王道;关键是对代表性数据集的造访——这才是真正的代价所在。

这注解,拥有纳税人资助的公共医疗系统的国家,有伟大年夜的时机构建并开释其掌握的民众医疗数据所包孕的代价,从而开拓自己的公共医疗人工智能。事实上,这是英国2017年财产计谋评估的建议之一的生命科学部门。引导这项钻研的牛津大年夜学的约翰·贝尔爵士在给《卫报》的评论中总结道:“大年夜部分代价在于数据。我们能做的最糟糕的事便是免费送人。”

(责任编辑:fqj)

您可能还会对下面的文章感兴趣: