谷歌旗下Medical Brain以AI 進行醫療預測 - 工程師
By Daph Bay
at 2018-06-22T13:51
at 2018-06-22T13:51
Table of Contents
[情報]谷歌旗下Medical Brain以AI 進行醫療預測
[來源]https://bit.ly/2IgMNgp
[內容]
Medical Brain是谷歌(Google)旗下的智慧醫療團隊,開發了一種新的人工智慧演算法應
用於醫療預測,可以預測很多種患病者的結果,包括他們可能的住院時間、再次住院的概
率以及短期內死亡的概率。
Medical Brain由Google醫療研究部門主管Jeff Dean領軍。它可以篩選出人工無法獲得的
數據,經過分析之後進行預測,速度也比目前的技術大幅加快,準確率同樣大幅提高。未
來,下一步計劃就是將這套AI預測系統應用到診所,可以引導醫生採用某些特定的醫療和
診斷方式。
據Medical Brain案例,一位患有晚期乳腺癌的女性被送到醫院時,體液已經淹沒了她的
肺部,經兩名醫生進行了放射掃描,醫院的電腦讀取了她的生命體徵,而估計她在住院期
間死亡的機率為9.3%。然後輪到Medical Brain以AI演算法對該女性進行了閱讀
--175,639個數據點後,對其死亡風險進行了評估為19.9%。不久,她在幾天內過世了。
最讓醫學專家們印象深刻的是,谷歌能夠篩選以前不可及的數據:以PDF格式或以舊圖記
錄的筆記,進行神經網絡學習這些不規則的信息,然後做出預測。可以幫助醫務人員在文
書工作上花費更少的時間,並在患者照護上投入更多時間。
Google長期投入醫療記錄數位化,最近與加州大學、舊金山大學及芝加哥大學達成了460
億件匿名患者數據非商業交易,將以AI導入為每家醫院創建醫療預測模型。這些患者數據
是匿名、安全且經患者授權使用,Google正在努力確保新合作夥伴獲取更多醫療記錄。
醫療記錄數位化及風險預測AI化,僅是Google的AI保健計劃的一部分。現在,還為放射學
、眼科、皮膚和心臟病展開了AI系統,利用APP應用程序來檢測惡性皮膚損害。還有,谷
歌正在印度啟動一項新的試驗,該試驗使用其AI軟體對眼睛圖像進行篩檢,以了解糖尿病
性視網膜病的早期症狀。
未來的商業模式,Google可能會將這些AI系統授權給診所,或者通過公司的雲計算部門將
其作為一種診斷即服務(diagnostics-as-a-service),變成新商業模式來銷售給醫院或診
所。
雖然,數位醫療AI化進入成熟還很早,但能掌握更多的醫療記錄,是AI醫療服務的關鍵。
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[來源]https://bit.ly/2IgMNgp
[內容]
Medical Brain是谷歌(Google)旗下的智慧醫療團隊,開發了一種新的人工智慧演算法應
用於醫療預測,可以預測很多種患病者的結果,包括他們可能的住院時間、再次住院的概
率以及短期內死亡的概率。
Medical Brain由Google醫療研究部門主管Jeff Dean領軍。它可以篩選出人工無法獲得的
數據,經過分析之後進行預測,速度也比目前的技術大幅加快,準確率同樣大幅提高。未
來,下一步計劃就是將這套AI預測系統應用到診所,可以引導醫生採用某些特定的醫療和
診斷方式。
據Medical Brain案例,一位患有晚期乳腺癌的女性被送到醫院時,體液已經淹沒了她的
肺部,經兩名醫生進行了放射掃描,醫院的電腦讀取了她的生命體徵,而估計她在住院期
間死亡的機率為9.3%。然後輪到Medical Brain以AI演算法對該女性進行了閱讀
--175,639個數據點後,對其死亡風險進行了評估為19.9%。不久,她在幾天內過世了。
最讓醫學專家們印象深刻的是,谷歌能夠篩選以前不可及的數據:以PDF格式或以舊圖記
錄的筆記,進行神經網絡學習這些不規則的信息,然後做出預測。可以幫助醫務人員在文
書工作上花費更少的時間,並在患者照護上投入更多時間。
Google長期投入醫療記錄數位化,最近與加州大學、舊金山大學及芝加哥大學達成了460
億件匿名患者數據非商業交易,將以AI導入為每家醫院創建醫療預測模型。這些患者數據
是匿名、安全且經患者授權使用,Google正在努力確保新合作夥伴獲取更多醫療記錄。
醫療記錄數位化及風險預測AI化,僅是Google的AI保健計劃的一部分。現在,還為放射學
、眼科、皮膚和心臟病展開了AI系統,利用APP應用程序來檢測惡性皮膚損害。還有,谷
歌正在印度啟動一項新的試驗,該試驗使用其AI軟體對眼睛圖像進行篩檢,以了解糖尿病
性視網膜病的早期症狀。
未來的商業模式,Google可能會將這些AI系統授權給診所,或者通過公司的雲計算部門將
其作為一種診斷即服務(diagnostics-as-a-service),變成新商業模式來銷售給醫院或診
所。
雖然,數位醫療AI化進入成熟還很早,但能掌握更多的醫療記錄,是AI醫療服務的關鍵。
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at 2018-06-26T22:40
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at 2018-06-30T15:57
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at 2018-07-03T23:01
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