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DeepMind在医疗领域再下一城,用人工智能预测急性肾损伤

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发表于 2018-2-23 17:35:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
Google子公司DeepMind今天宣布,他们将与美国退伍军人事务部(简称“VA”)合作,利用机器学习技术来预测病人住院期间的病情恶化。
患者在医院的护理下病情恶化事关重大,这意味着护理人员可能遗漏了一些由其他治疗引发的致命风险。DeepMind和VA希望能通过双方合作,解决急性肾损伤这一难题(AKI)。急性肾损伤有可能导致全面肾衰竭,或者影响肾功能。如果治疗不当,还有可能引发死亡。
DeepMind希望改进检测急性肾损伤的算法,帮助医生和护士更早地发现病情并及时采取治疗。DeepMind Health的临床主管Dominic King在一篇博客文章中写道,合作双方对这种病情都很熟悉,所以他们选择了率先解决这一问题。
DeepMind已经获得了超过70万条病例,并对其进行了脱敏处理。基于这些病例,DeepMind和VA希望确认,能否在更广泛的群体中使用机器学习技术预测急性肾损伤的出现,以及病人的病情恶化。
必须指出,尽管DeepMind过去在机器学习的研究方面取得了巨大的成功,但现有的算法水平、数据方面的限制,以及其他种种因素,可能会让这项研究以失败而告终。
医疗健康数据在全世界都是一个敏感地带,DeepMind在处理它们时同样如履薄冰。去年,DeepMind曾与NHS合作,开发了患者健康风险警告系统。这次合作因为涉及到病人医疗数据隐私和安全问题,遭到了第三方机构的质疑。
有过经验教训后,DeepMind在数据安全和使用上变得特别小心。在官方博客中,DeepMind曾特别指出:“我们将会极其谨慎和尊重地处理此项目中的数据。我们将按照标准规范,将研究项目所使用的数据放置在我们合作伙伴的完全控制之下,并为其提供世界顶级的安全和加密技术。”
VA在数据保护方面也十分挣扎。VA此前曾与AI创业公司Flow Health签署了一份时效为五年的合作协议,授权其使用退伍军人的基因数据和医疗记录来预测疾病。但出于数据保护的考虑,VA在2016年终止了这项合作。
机器学习在医学领域的应用已经展现出了巨大的潜力。比如Google Brain团队本周早些时候刚刚展示了一项研究成果——用计算机视觉来检测心脏病。但如何将这些早期研究应用到医疗机构中,惠及普罗大众,还需要研究者更多的努力和决心。
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发表于 2018-2-23 17:36:42 | 显示全部楼层
期待更多的人工智能应用到生活中,造福人类。
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