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吳恩達團隊最新成果,運用AI精確預測患者在高血壓治療中可能獲得的效果

電子工程師 ? 來源:YXQ ? 2019-03-27 11:32 ? 次閱讀
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近日,吳恩達宣布其斯坦福實驗室團隊在 AI 最新的成果:運用機器學習方法,能夠更加精確預測患者在高血壓治療中可能獲得的效果。

在一般的心血管疾病中,疾病治療帶來的絕對風險降低(ARR)是與該病的基線風險相關的,即高風險的患者能從治療中獲得更多的收益。

而斯坦福實驗室使用隨機試驗數(shù)據(jù),開發(fā)一個能夠估計個體治療效果的模型。斯坦福實驗室團隊對兩個假設進行了測試:

第一,個體治療效果的模型將顯示,高強度的高血壓治療下,患者的收益與疾病的基準風險成正比;第二,設計用于預測異構(gòu)治療效果的機器學習方法:X-learner 元算法,并假設 X-learner 的算法的效果與傳統(tǒng)的邏輯回歸(Logistic Regression)方法相當。

圖丨吳恩達團隊論文(來源:ahajournals.org)

吳恩達團隊將常規(guī)的邏輯回歸與 X-learner 方法進行比較,預測患病 3 年的心血管疾病患者在經(jīng)過強化治療(目標是將收縮壓降至低于 120 mm?Hg)及常規(guī)治療(收縮壓降至低于 120 mm?Hg)后的風險降低的程度。結(jié)果顯示,使用邏輯回歸的方法得到的 ARR 預測值通常與心血管風險成正比,而 X-learner 則能夠正確地觀察到,個體治療效果經(jīng)常是與基線風險不成比例的。

這樣的結(jié)論也說明了,在為患者進行高血壓治療的時候,根據(jù)患者各人具體情況設計療法,效果很可能優(yōu)于給所有人相同的療法,為現(xiàn)有的高血壓治療提供新的視角和思路。這也是吳恩達團隊希望能夠?qū)崿F(xiàn)的效果。

作為著名華人 AI 學者,吳恩達自從從百度離職回歸學術(shù)界后,在醫(yī)療領域應用人工智能就成為他的人工智能研究重心之一,他也堅信,在醫(yī)療領域上會有一場技術(shù)革命,其帶領的團隊這兩年常有新的醫(yī)療 AI 應用研究誕生,如 2017 年吳恩達帶領團隊開發(fā)出一種算法,可以從現(xiàn)有心電圖中找出四種不同的心律不齊,2018 年他和斯坦福大學 ML Group 發(fā)布了放射影像數(shù)據(jù)集,還在這個數(shù)據(jù)集的基礎上舉辦深度學習挑戰(zhàn)賽等。在未來,可能會有更多人應用機器學習在患者數(shù)據(jù)中尋找很多疾病的診斷或者療法預測的方法。

但是,想要公眾接受這一技術(shù)并非易事。這些算法的原理和邏輯都很繁雜,不是隨隨便便就能解釋清楚的。即便可以,醫(yī)生和病人也很難理解。尋找可行的解釋方式也對于增強醫(yī)患關系與強化治療方法十分重要,所以,盡管這樣的研究一直層出不窮,但現(xiàn)階段我們可能還不會在周圍的醫(yī)院里見到這種技術(shù)的身影。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:吳恩達團隊最新AI醫(yī)療成果:精準預測高血壓治療效果

文章出處:【微信號:deeptechchina,微信公眾號:deeptechchina】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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