用人工智能预测18个月内的心脏病发作


人工智能已经被证明在从医学数据中发现疾病的早期迹象方面相当熟练。佐治亚理工学院研究人员的最新项目显示了人工智能发现心力衰竭早期迹象的潜力。这项研究发表在 Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA),利用深度学习来检查暂时性的数据,以便更早地发现经常导致心力衰竭的事件。

这是一种在医疗保健中应用人工智能的相对独特的方法,但研究人员认为,通过识别通常导致未来18个月内心力衰竭的事件,这种方法可以更早地发现心脏问题。

寻找联系

他们可以通过寻找电子病历中出现的事件之间的时间关系来实现这一点。这是一种在自然语言处理中经常使用的方法,但在深度学习中就更不用说了。这使他们能够更好地在早期预测心力衰竭,这将有望使他们为高危患者提供更有效的预防护理。

“机器学习正被用于医疗保健的各个方面。从诊断和治疗到手术后病人护理建议。这种特殊的模式注重深度学习,在许多行业都取得了巨大成功。然而,在医疗保健领域,我们走在了深度学习的前沿,而爱德华是最先应用这一技术的人之一。”

虽然这是一项非常初步的工作,但它已经显示出足够的潜力,可以对现有的预测模型进行重大改进,仅在美国就有570万成年人受到这种疾病的影响,其中许多人未能获得足够早的诊断,以最终防止过早死亡。

同样值得注意的是,这种预测能力来自我们医学笔记中相对有限的信息。如果它也能够从我们自己产生的生活方式数据中学习,包括饮食、锻炼和心理健康,那么它肯定能够做出更有力的预测。

尽管如此,当项目试图进入医疗保健提供者的日常工作时,跟踪项目的进展将是有趣的。