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人工智能算法预测新冠患者用氧需求

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2021915日,英国剑桥大学科学家与来自世界各地的20家医院及医药公司联手,首次利用人工智能与机器学习技术,在全球范围内预测新冠肺炎患者的氧气需求,相关研究发表在《自然—医学》期刊上。

联邦学习(federal learning, FL)是一种使用多源数据训练人工智能模型的方法,同时可保持数据的匿名性,从而消除了许多数据共享的障碍。研究人员基于该方法,利用来自全球20家机构的数据来训练电子病历胸部X射线人工智能模型(EXAM),通过生命体征、实验室数据和胸部X光片等重要数据预测有症状的COVID-19患者未来的需氧量。经过深度学习后,该算法会将数据和分析整合在一起,构建能够预测世界各地医院COVID-19患者的氧气需求。

EXAM对急诊室初诊后24小时和72小时的预测实现了平均曲线下面积(AUC[]大于0.92。与使用该站点数据在单个站点上训练的模型相比,EXAM在所有参与站点上测量的平均AUC提高了16%,通用性平均增加了38%。在最大独立试验点预测24小时机械通气治疗或死亡时,EXAM的敏感性为0.950,特异性为0.882。

为了严格保护患者隐私,所有数据均为匿名,并向每家医院发送了一个算法,因此数据不会被共享或移位。

信息来源:

https://www.nature.com/articles/s41591-021-01506-3#Abs1

http://paper.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2021/9/365467.shtm?id=365467

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