Google深度学习模型预测效果 优于传统EHR数据分析
据刊登在《nature》期刊的一项新研究结果显示，google的深度学习模式优于传统筛选大量电子健康纪录(ehr)数据预测健康状况的方法。据healthcaredive报导，fhir是一个标准，用于加强跨系统的数据流动，以预测院内死亡率、30天内重新入院和长期住院的情况。
google与加州大学旧金山分校(ucsf)、史丹佛大学(stanford university)和芝加哥大学医学中心(university of chicago medicine)合作，评估深度学习和快捷式健康照护互操作性资源(fhir)的准确性。
结果显示，google的深度学习在以上3种情况下表现都优于其它ehr模型。其中评估患者死亡率所需的警示数量减少50%，大幅减少误报情况。
该研究包括来自216,221名至少24小时住院的成年患者ehr数据，资料量达470亿笔。研究人员表示，深度学习方法可以涵盖整个ehr，包括结构松散的医学报告，以对各种临床问题和结果进行预测，并超越最先进的传统预测模型。
研究人员进一步指出，该研究的重要发现不是在于准确地协调ehr数据，将数据映射到高度策划的结构预测变量集合中，然后将这些变量馈送到统计模型中，而是透过直接特征学习，学会同步协调输入和预测医疗事件。
现在人工智能(ai)在医疗保健应用方面发展热络，google希望取得一席之地。据cb insights报告指出，alphabet定位为ai与机器学习公司，但正在积极建立广泛的医疗保健网络，使用google cloud为供应商和付款人服务并提供新的数据管道。
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