Nowe narzędzie sztucznej inteligencji przewiduje wyniki medyczne lepiej niż większość lekarzy

Sztuczna inteligencja (AI) okazała się przydatna w odczytywaniu obrazów medycznych, a nawet pokazała, że ​​może zdać egzamin licencyjny dla lekarzy.

Teraz, Nowe narzędzie AI wykazało umiejętność czytania notatek medycznych i dokładnie przewidywać ryzyko śmierci pacjentów, ponowne przyjęcia do szpitala i inne ważne wyniki ich opieki.

Program został zaprojektowany przez zespół z NYU Grossman School of Medicine i jest obecnie używany przez wszystkie szpitale stowarzyszone z NYU w Nowym Jorku, z nadzieją, że stanie się standardem w opiece zdrowotnej.

Wartość predykcyjna badania została opublikowana w środę w czasopiśmie Nature.

Główny autor Eric Orman, neurochirurg i informatyk z New York University, powiedział L.L.C Francja Agencja prasowa Tamten okres Modele prognostyczne nieoparte na sztucznej inteligencji istnieją w medycynie od kilku lat, ale są rzadko stosowane w praktyce, ponieważ dane, których potrzebują, wymagają kłopotliwej reorganizacji i koordynacji..

Jednak powiedział: „Jedną z powszechnych rzeczy w medycynie na całym świecie jest to, że lekarze piszą notatki o tym, co widzą w klinice io czym rozmawiają z pacjentami”.

Więc naszym głównym objawieniem było: Czy możemy zacząć od obserwacji medycznych jako źródła danych, a następnie zbudować na ich podstawie modele predykcyjne?„.

Duży model językowy, nazwany NYUTron, został przeszkolony na milionach notatek medycznych pobranych z dokumentacji medycznej 387 000 osób, które otrzymały opiekę w NYU Hospitals Langone między styczniem 2011 r. a majem 2020 r.

Zapisy te obejmowały zapisy sporządzone przez lekarzy, notatki dotyczące postępów pacjentów, raporty radiologiczne i instrukcje wypisu, a łącznie zawierały 4,1 miliarda słów.

Jednym z głównych wyzwań programu była interpretacja naturalnego języka pisanego przez lekarzy, który różni się znacznie w zależności od osoby, w tym używanych przez każdego skrótów.

Patrząc na zapisy tego, co dostali, Naukowcy byli w stanie obliczyć, jak często przewidywania oprogramowania były dokładne.

Przetestowali również narzędzie w środowiskach na żywo, trenując je na zapisach ze szpitala na Manhattanie, a następnie obserwując, jak działa w szpitalu na Brooklynie, z różnymi danymi demograficznymi pacjentów.

ogólnie, NYUTron zidentyfikował zdumiewające 95% osób, które umierają w szpitalu przed wypisem, oraz 80% pacjentów, którzy zostaną ponownie przyjęci w ciągu 30 dni..

Narzędzie przewyższyło przewidywania większości klinicystów, a także przewyższyło istniejące modele, które nie wykorzystują sztucznej inteligencji.

Jednak ku zaskoczeniu zespołu Orman powiedział: „Najbardziej doświadczony lekarz, który jest właściwie dość sławny, spisał się cudownie lepiej niż model”.

„Fajny punkt między technologią a medycyną nie polega na tym, że medycyna zawsze musi prowadzić do nadludzkich rezultatów, ale raczej na tym, że naprawdę oferuje ten punkt wyjścia.„.

NYUTron prawidłowo oszacował również długość pobytu w szpitalu dla 79% pacjentów, 89% przypadków, w których pacjentom odmówiono ubezpieczenia, oraz 89% przypadków, w których chorobie podstawowej towarzyszyły dodatkowe schorzenia.

Orman mówi, że sztuczna inteligencja nigdy nie zastąpi relacji lekarz-pacjent. Zamiast tego pomoże „dostarczyć klinicystom więcej informacji w czasie opieki, aby mogli podejmować bardziej świadome decyzje”.

(z informacji z AFP)

Czytaj: