谷歌 AI 记事:把深度学习应用到电子病历

翻译 ALLEN ⋅ 于 2019-08-23 11:22:22 ⋅ 最后回复由 ALLEN 2019-09-05 09:42:09 ⋅ 49 阅读

2018年,我们发表了一篇论文,展示了机器学习在应用于医疗记录时,如何预测住院病人可能发生的情况:例如,他们需要住院多长时间,如果出院,他们意外回来的可能性有多大。各种类型的预测模型已经在医院中得到了应用,我们的工作旨在通过使用新的模型进一步提高潜在的临床效益,这些模型可以更快、更准确地做出预测,并更适合更广泛的临床环境。
证明机器学习前景的任何努力都需要工程师、医生和医学研究人员之间的密切合作,以确保这项工作有益于患者、医生和卫生系统,而且是公平的。谷歌已经很幸运地与世界上一些最好的学术医疗中心合作,我们现在正在扩大这项工作,包括 Intermountain Healthcare,其总部设在犹他州。
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最初的合作重点是了解谷歌如何调整机器学习预测以适应各种山间保健机构,最初的合作重点是了解谷歌可能机器学习预测适应各种山间保健机构,从初级保健诊所到对周围医院的危重病人进行远程监控的远程医疗急救护理单位。我们看到了探索包含预测在内的可伸缩计算平台如何帮助临床团队提供可能最佳护理的潜力。
与我们之前的研究一样,我们会从使用历史记录来联合测试机器学习模型的性能开始,并遵循严格的政策以确保所有数据隐私和安全措施得到遵守。

我们很兴奋地探索可伸缩的计算平台,包括预测平台,如何帮助临床团队在这些设置中提供最好的护理。此外,我们还希望进一步验证我们的预测方法可以跨卫生系统工作,并改善对患者的护理。


原文地址:https://ai.googleblog.com/2019/01/...

译文地址:...

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本帖由 ALLEN 于 2周前 加精
回复数量: 2
  • Keithtuh
    在线: 1459 分钟
    Keithtuh
    2019-08-25 09:57:35

    机器学习的应用领域越来越广

  • ALLEN
    在线: 60833 分钟
    ALLEN MOD 主攻数据挖掘,机器学习,数字信号处理,语音信号处理
    2019-08-25 10:31:21

    @Keithtuh 是的,好好学

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