Google 与 UCSF 合作开发医疗 AI 系统,可处理医生 75% 处方笺-
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Google 与 UCSF 合作开发医疗 AI 系统,可处理医生 75% 处方笺

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Google 和加州大学旧金山分校(UCSF)研究人员开发一个 AI 系统,75% 情况下能预测医生的处方笺。如果应用于医疗系统,可辨识病患或看起来情况异常的处方笺,有点类似资安公司使用的诈欺检测。

这项成果发表在《临床药理学与治疗学》(Clinical Pharmacology and Therapeutics)杂誌。

研究科学家凯瑟琳‧鲁克(Kathryn Rough)和Google 健康医学博士阿尔文‧拉吉科马尔(Alvin Rajkomar)报告写道,儘管没有医生、护士或者药剂师希望犯下伤害病患的错误,但研究表明,2% 住院患者经历过严重、与药物错误使用有关的医疗事件,这些事件可能危及生命,造成永久性伤害或导致病患死亡。

为此,AI 系统使用数据集训练,数据集包含 10 万多名住院患者产生约 300 万张药单,透过使用随机改变日期的可追溯性电子健康纪录,并根据 HIPAA 删除部分纪录(包括姓名、地址、联繫方式、纪录编号、医生姓名、免费文本注释、图像等)。更重要的是,数据集不限于特定疾病或医疗领域,使任务更具挑战性,同时有助确保模型辨识範围更广的疾病种类。

研究人员评估两个模型:学习对长期依赖性进行建模的长短期记忆(LSTM)递归神经网路,以及类似于临床健康研究中常用的逻辑模型。将两者与基线比较,基线根据患者的医院服务(例如普通医疗、普通外科、产科、心脏病学)和入院以来时间排名最常用的药物。

每次在回顾性的数据订购药物时,这些模型都会列出 990 种可能药物,研究人员评估这些模型,决定是否将每个病例实际订购的药物,以较高机率分配给医生。每个模型的表现,都是透过比较排名选择与医生实际开的药物来评估。

Google 在 AI 医疗的工作广泛

表现最好的是 LSTM──前 10 名名单至少有 93% 药物是由临床医生第二天内为患者订购。55% 病例中,模型正确将医生开的药物列为最可能服用的 10 种药物之一,75% 订购药物排在前 25 名。

研究人员表示,「重要的是,以这种方式训练的模型重现历史数据中医生的行为,没有学习最佳处方笺模式,这些药物可能如何工作,或可能发生什幺副作用。我们的下一阶段研究,将研究哪些情况下这些模型能用于发现伤害患者的用药错误。」

「我们期待与医生、药剂师、其他临床医生和患者合作,我们将继续研究,以量化这种模型是否有能力捕捉错误、确保患者的安全。」

不得不说的一点是,Google 在 AI 医疗方面的工作非常广泛。

之前,Google 开发出一种模型,能以「人类水準」的精确度分类 X 光片。2019 年,Google 表示肺癌检测 AI 系统超过 6 名人类放射科医生,皮肤诊断模型能像医生準确检测出 26 种皮肤状况。

最近 Google 另一项成果是利用 AI 模型,在更少的假阳性下,从乳房 X 光片辨识出乳腺癌。Google 还与印度马杜赖的阿拉文德眼科医院(Aravind Eye Hospital)合作,以视网膜图像诊断眼疾。

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