西奈山医院启动了一项人工智能程序 寻找病房中营养不良患者的证据

发布时间: 2020-04-02 08:47:53 来源:

西奈山医院启动了一项人工智能程序,以搜寻该医院的病历,以寻找病房中营养不良患者的证据。出现的数字令人eye目结舌:被诊断出的病例比上一年多了20%。

大约在同一时间,著名卫生系统医学部主任芭芭拉·墨菲(Barbara Murphy)正在帮助开发另一个AI程序,以预测糖尿病患者是否有近期患肾脏疾病的风险,并帮助优先考虑那些。墨菲说,这是早期发现之一:“我们可能需要更多的肾脏科医生。”

随着全国各地的医院系统释放出机器学习算法(计算机模型的功能就像数以百万计的眨眼检查患者记录一样),这种发现变得越来越普遍。过去几年在医院中部署的算法通常旨在帮助找到最病的患者,但在某些情况下,它们还提供了更多开单机会。

西奈山临床创新副总裁罗比·弗里曼说:“获得住宿报销的一种方式是能够治疗和记录正在发生的事情。”“我们可以记录这种营养不良。这意味着医院将为该患者获得信贷并支付护理费用。”

正在介绍机器学习和其他工具的专家说,他们应该通过在悲剧性,昂贵的疾病发生之前更好地识别风险更大的问题,从而提高医疗保健效率。例如,墨菲(Murphy)的算法可以帮助医生进行干预,以防止糖尿病患者需要透析。

哈佛医学院的肯尼思·曼德尔(Kenneth Mandl)说,但是存在过度诊断的风险,可能不需要进行必要的程序或药物建议,他创造了一个新术语“生物标志物”,以表示新的检测趋势会刺激更多的医学支出。他说,在没有可靠的数据表明测试可以改善患者预后之前,营销和创新热往往会刺激人们使用那些表明存在癌症和中风等疾病风险的测试方法。

塔夫茨大学的医生兼研究人员戴维·肯特(David Kent)表示,由于算法指出了在常规医学过程中并不总是能够捕捉到的健康风险,“过度诊断的风险上升了,潜在危害的风险也上升了”。在最近由FDA赞助的活动中

例如,谷歌科学家最近的一项研究表明,该公司的一种计算机模型在读取乳房X线照片以检测乳腺癌方面比医生更好。戴尔医学院的皮肤科医生Adewole Adamson最近在《新英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)上写道,像谷歌部署的那种快速算法将使放射科医生更快地工作,并带来更多积极的发现。

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