近日，來自世界各地的20家醫(yī)院及醫(yī)藥公司首次利用人工智能技術(AI)和機器學習技術，在全球范圍內預測新冠肺炎患者的氧氣需求，準確率高達95%。這一新方法為科學家和醫(yī)務人員應對未來的疫情以及其他健康挑戰(zhàn)提供了新思路。最新研究發(fā)表于《自然·醫(yī)學》雜志上。
研究人員解釋稱，這項名為EXAM的研究是迄今為止規(guī)模最大、種類最多的臨床聯(lián)合學習研究之一，旨在利用來自四大洲的數(shù)據(jù)，建立一種人工智能工具，預測新冠肺炎患者在住院治療頭幾天可能需要多少氧氣。
在研究中，稱為聯(lián)合學習的技術使用一種算法來分析新冠肺炎住院患者的胸部x光片和電子健康數(shù)據(jù)。為保護患者隱私，患者數(shù)據(jù)完全匿名，研究人員向每家醫(yī)院發(fā)送算法，因此不會共享或留下任何數(shù)據(jù)。一旦算法從數(shù)據(jù)中“學習”到新信息，分析就被結合起來，以建立一個人工智能工具，該工具可以預測世界各地醫(yī)院新冠肺炎患者的氧氣需求。
為核查這一工具的準確性，研究人員在五大洲的多家醫(yī)院開展了測試，分析了來自世界各地約10000名新冠患者的結果，其中包括2020年3月至4月期間住院的250名患者的數(shù)據(jù)。結果表明，這一工具可在患者到達急診室后24小時內預測所需的氧氣，準確率為95%，而且，它只用了兩周的人工智能“學習”時間就實現(xiàn)了高質量的預測。
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