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人工智能不光能下围棋 还可提前两天预测急性肾

文章来源:本站    时间:2019-09-07

(原标题:人工智能不光能下围棋,还可提早两天猜测急性肾损伤)


磅礴旧事见习记者 张唯

8月1日,以AlphaGo打败围棋世界冠军的人工智能公司DeepMind发布了一项人工智能医疗范畴的最新研讨效果。他们在最新一期《自然》杂志宣布论文称,由公司参与研发的人工智能零碎可以用来猜测病情好转,提早48小时猜测急性肾损伤(AKI)的发作。

DeepMind的临床主管Dominic King在博客文章中暗示,这项研讨是团队迄今为止最大的医疗研讨打破,证实了团队不只可以无效地发现病情好转,并且能在病情好转前停止猜测。

急性肾损伤是一种在危重病人身上罕见的严重并发症,次要缘由包罗缺血、缺氧和肾毒性。这种疾病每年在英国约形成10万人的死亡。

上述研讨由DeepMind和伦敦大学学院、英国伦敦大学学院病院、美国入伍军人事务部(VA)等机构共同完成。

每年无数以百万计的人死于可以经过晚期检测而预防的疾病,其中一种就是急性肾损伤。在英国和美国,急性肾损伤大约影响着五分之一的住院病人。这种疾病不只难以被发现并且往往好转很快。

为理解决这个成绩,DeepMind与美国入伍军人事务部展开了一项协作。DeepMind运用美国入伍军人事务医疗零碎中70多万名患者的数据,练习了一个深度学习零碎。运用这个零碎,56.8%的急性肾损伤可以在规范临床诊断前48小时被猜测。

上图所展现的是一个有慢性阻塞性肺疾病病史的65岁男性患者出院的前8天。a. 患者在住院进程中的肌酐检测数据显示急性肾损伤发作在第5天。b.模型在急性肾损伤被发现前48小时猜测出风险上升。c.出院后6.5天的实验室值猜测。

与此同时,这一零碎还成功地辨认出病情严重、需求透析的病人,辨认率达91.2%。

研讨人员以为,这种晚期预警才能可以在不可逆的肾损伤发作之前,提示医生为病人提供及时医治。

模型猜测与实践急性肾损伤发作的工夫差。模型猜测特按时间窗口内的急性肾损伤风险。a.任何急性肾损伤,b.急性肾损伤第三阶段。

模型架构图

Dominic King提到,该人工智能模型在将来可以推行到败血症、严重感染等疾病范畴。

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