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利用機(jī)器學(xué)習(xí)更快地得出有用結(jié)論的新機(jī)會(huì)

倩倩 ? 來(lái)源:文財(cái)網(wǎng) ? 作者:文財(cái)網(wǎng) ? 2020-12-17 09:25 ? 次閱讀

人工智能正在改變我們?cè)贑OVID-19大流行期間對(duì)醫(yī)療保健的思考方式,使我們看到了利用機(jī)器學(xué)習(xí)更快地得出有用結(jié)論的新機(jī)會(huì)。

在COVID-19之前,醫(yī)療保健組織面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何在臨床和運(yùn)營(yíng)上加速和擴(kuò)展AI的應(yīng)用。現(xiàn)在,大流行期間出現(xiàn)的用例揭示了AI可以優(yōu)化價(jià)值的潛力。

醫(yī)療保健領(lǐng)導(dǎo)者正以三種重要方式使用AI來(lái)解決他們?cè)诖罅餍兄忻媾R的一些最大挑戰(zhàn)。

消除護(hù)理差距。住院接受COVID-19的患者通常會(huì)患有潛在的健康狀況,例如慢性病,肥胖或癌癥。但是,在危機(jī)時(shí)期很難獲得有關(guān)患者病史或健康狀況社會(huì)決定因素的數(shù)據(jù)。一項(xiàng)分析發(fā)現(xiàn),到2020年第一季度,住院的COVID-19患者中只有5.8%的可用數(shù)據(jù)與其基本健康狀況和其他風(fēng)險(xiǎn)因素有關(guān)。

人工智能可以高度精確地匹配不同的病歷。這使醫(yī)療保健數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠更好地了解使患者處于COVID-19嚴(yán)重并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)下的狀況。例如,雖然醫(yī)師們很早就了解到糖尿病,高血壓和肥胖癥會(huì)增加患者患重病的機(jī)會(huì),但AI推動(dòng)的分析已擴(kuò)大了加劇風(fēng)險(xiǎn)的病癥范圍。可獲得的數(shù)據(jù)洞察力越多,護(hù)理團(tuán)隊(duì)就知道如何最有效地代表患者進(jìn)行干預(yù)的幾率就越大。

預(yù)測(cè)COVID-19將在何處傳播以及何時(shí)傳播。去年春天,當(dāng)在美國(guó)大規(guī)模出現(xiàn)時(shí),醫(yī)療保健專業(yè)人員爭(zhēng)先恐后地尋找有意義的數(shù)據(jù)來(lái)回答以下問(wèn)題:“感染是何時(shí)開始的?它們起源于何處?” 衛(wèi)生計(jì)劃試圖了解COVID-19如何影響其成員人群,存在潛在熱點(diǎn)的地方以及如何最有效地管理和分類對(duì)弱勢(shì)人群的護(hù)理以降低風(fēng)險(xiǎn)。

如今,人工智能對(duì)索賠數(shù)據(jù)的分析可以追溯到2019年11月,對(duì)流感樣疾病患者的索賠進(jìn)行了仔細(xì)的審查,使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠確定最可能在10天之內(nèi)成為COVID-19熱點(diǎn)的區(qū)域提前。有了這種洞察力,醫(yī)院和公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)就可以更好地預(yù)測(cè)護(hù)理需求,并帶來(lái)必要的資源來(lái)滿足其社區(qū)的需求。

責(zé)任編輯:lq

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