人工智能丨人工智能較醫生更勝一籌?AI預測病人再入院準確率達95%

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人工智能丨近年人工智能(AI)發展迅速,其技術不斷被廣泛使用,例如在教育、醫療以及科技上。由美國和加拿大研究人員所開發的AI,透過閱讀醫生的筆記,能準確地預測患者的死亡風險以及再入院風險等重要資訊,其表現甚至比許多醫生以及現今所使用的非AI電腦模型更優勝。

撰文:Hedy@Medical Inspire 醫.思維 │ 資料來源:Nature》│圖片來源:Shutterstock

人工智能丨人工智能較醫生更勝一籌?AI預測病人再入院準確率達95%

紐約大學朗格尼醫學中心(NYU Langone Health)與nvidia專家合作,開發了一個大型語言模型(LLM),稱為NYUTron。目前正在其附屬醫院使用,能透過閱讀醫生的筆記,可助預測患者30天內再次入院的風險以及其他臨床結果。研究結果已刊登於《Nature》上。

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AI能透過閱讀醫生的筆記,預測病人再入院機率等

認識NYUTron

由於NYUTron可以從文本中「學習」,不需要特殊格式的數據。研究人員透過在2011年1月至2020年5月約33.6萬名在紐約大學朗格尼醫院,其患者的電子健康記錄中,收集10年間近數百萬份臨床記錄,例如由醫生所撰寫的放射報告、病人進展記錄以及醫生所寫的出院指示等,所形成41億的詞料庫,並對NYUTron進行訓練。由於醫生之間的語言沒有標準化,該程序甚至可以學習並解釋醫生特定的縮寫。研究人員其後更在廣泛的臨床和操作測試中,對NYUTron進行微調和部署等步驟。

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NYUTron在10年間近數百萬份臨床記錄學習

完成學習後,研究人員對NYUTron在5個方面進行評估: 包括30天再入院預測、院內死亡率預測、合併症指數預測、住院時間預測以及保險拒賠預測。結果發現,NYUTron的準確率介於78.7%至94.9%之間,能有助在各種臨床測試中提高預測準確性約5.3至14.7%,更能幫助病人在再入院預測方面。

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    • 30天再入院預測準確率:94.9%
    • 住院死亡預測:89.8%。
    • 合併症嚴重程度預測:85.3%(可識別患者疾病的嚴重程度和複雜性)
    • 住院時間長短預測:81.2%(預測患者住院天數,以指導出院規劃)
    • 保險拒賠預測:78.7%

    或能助預防患者再入院

    研究人員在紐約大學朗格尼醫學中心部署NYUTron作實測,系統分析了29,000多名出院患者的醫生筆記,預測了3,271例再入院。其中正確預測82.3%。相信NYUTron其後可以幫助醫生識辨病人,並預防患者再入院,或能挽救不少的生命。

     

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    NYUTron準確率介乎78.7%至94.9%之間

    高級研究作者、紐約大學放射學系助理教授Eric K. Oermann博士指:「這些結果表明,大型語言模型使『智能醫院』的發展不僅是一種可能性,而且是一種現實,由於NYUTron直接讀取來自電子健康記錄的信息,它的預測模型可以很容易地建立,能通過醫療系統快速實施。」而研究亦找來醫生實測,發現NYUTron所預測的比起大部分醫生更為準確,只有一些較為資深的醫生才能勝過NYUTron。不過Eric K. Oermann博士強調:

    「人工智能永遠不會取代醫生和病人的關係。相反,它們將幫助醫生提供更多信息,以便他們能夠做出更明智的決定。」

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