人工智能可以预测感染性休克

林雪平大学的研究人员开发了一种算法，可以识别感染性休克的高风险患者。

感染性休克是一种危及生命的疾病，医生很难预测。同时，尽早发现症状很重要，因为早期治疗会增加存活的机会。一组LiU研究人员正在使用人工智能来识别风险最高的患者。

IDA计算机与信息科学系高级讲师magnusbng说：“我们开发了一种算法，可以识别感染性休克的高风险患者。”

他领导了林雪平大学与林雪平大学医院和斯特兰地区合作的研究项目。该项目还包括林科平大学的博士和教授Michelle Chew，以及博士和LiU研究员Daniel Wilhelms。

magnusbng说：“我们正在研究算法，并在医学领域测试人工智能技术。”

IDA博士生JosefFagerstr是研究团队的成员，刚刚在著名的《科学报告》杂志上发表了一篇描述算法的文章。

“这个算法用于机器学习。JosefFagerstr说：“我们已经使用来自MIMIC的数据训练了一个大型神经网络，MIMIC是一个美国数据库，包含大量生物识别数据和波士顿一家医院的实验室结果。"

该算法识别患者

MIMIC有59，000个重症监护病房的信息。例如，它包含患者的年龄、体重、血压、脉搏率和呼吸率，以及测试结果、患者病史和以前的手术信息。

允许网络调查数据库中的信息可以使它找到一些观察结果和感染性休克之间的联系。

“我们知道感染性休克后患者的数据是什么样的。根据医学文献，我们选择了约30个参数，如体温、脉搏、年龄、既往病情等。然后，我们在神经网络上运行训练算法。它学会了识别随后遭受感染性休克的患者。因此，该算法能够在感染性休克前高精度地识别患者。”JosefFagerstr说。

这个算法发现的模式非常复杂，人们无法理解它是如何产生的。

“我们人类发现很难看到这种模式。该算法不仅考虑了大量的参数，还考虑了它们之间的关系。这些也非常复杂。”JosefFagerstr说。

magnusbng的研究团队还建立了一个用于患者监测的人工智能系统。目的是将来利用这项技术对医院的病人进行实时监控。

“我们的愿景是能够监控所有患者。如果我们以感染性休克为例，我们将收集所有测量值，并允许网络对其进行分析。当发现有人有感染性休克的风险时，就会通知医生。”马格努斯说。

那么医生如何利用这些信息呢？

确切地说，这是一个稍后要讨论的问题，但这些信息可以为医生的决策提供支持。当算法检测到什么时，它会通知医生。然而，医生做所有的决定。目前，我们只是在测试这项技术，以确保其可行性。”马格努斯说。

人工智能与医疗保健——热门研究领域

magnusbng表示，人工智能、大数据与医疗的结合是目前研究的热点领域。像医疗领域一样，这项研究被许多安全法规所包围。

“在检测患者时，这项工作需要伦理审查。然而，如果我们被允许测试我们的人工智能系统，它将不会用于患者诊断。起初，我们只对技术测试感兴趣。

他将这一过程与开发新药的过程进行了比较。

“你必须进行对照试验。只有当药物有效时，你才能开始使用，但在此之前，你必须进行严格的测试。”

他认为他们很快就能测试这个项目。

magnusbng说，“我们希望2020年在林雪平大学医院的急诊室测试我们的系统。”。