在Google I ／ O大會(huì)上，該公司首席執(zhí)行官Sundar Pichai介紹了該公司如何利用其人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施更好地預(yù)測(cè)醫(yī)療保健結(jié)果。該領(lǐng)域的多個(gè)前沿方向正在興起，但大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，有大量的麻煩。

對(duì)于谷歌來(lái)說(shuō)，對(duì)醫(yī)療保健的興趣更多的是要證明其在該領(lǐng)域的模型和算法。這也是Google Cloud Platform的一個(gè)自然擴(kuò)展。谷歌還與Fitbit合作開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)和健康A(chǔ)PI。有鑒于此，谷歌人工智能對(duì)醫(yī)療保健領(lǐng)域非常有興趣。

在Google I ／ O大會(huì)期間發(fā)布的一篇論文中，該公司介紹了它如何使用電子健康記錄。該公司指出，它與斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)舊金山分校和芝加哥大學(xué)合作，探索深度學(xué)習(xí)模式如何應(yīng)用于醫(yī)院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本身可以有許多分析工作。

谷歌的文章介紹了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備挑戰(zhàn)：

我們假設(shè)這些技術(shù)將很好地轉(zhuǎn)化進(jìn)入醫(yī)療保?。痪唧w而言，深度學(xué)習(xí)方法可以包含整個(gè)EHR，包括自由文本筆記，為廣泛的臨床問(wèn)題提供預(yù)測(cè)，并且它的準(zhǔn)確程度超過(guò)傳統(tǒng)中最高水平的預(yù)測(cè)模型。我們的核心觀點(diǎn)是，與其直接調(diào)整EHR數(shù)據(jù)，將其映射為一組高度組織化、結(jié)構(gòu)化的預(yù)測(cè)變量，然后將這些變量饋送到統(tǒng)計(jì)模型中，我們還不如學(xué)習(xí)通過(guò)直接特征學(xué)習(xí)同步調(diào)諧輸入并預(yù)測(cè)醫(yī)療事件。

谷歌表示，該公司的模型能夠在預(yù)測(cè)意外再入院、出院和住院病死率方面進(jìn)行擴(kuò)展并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。正如ZDNet先前報(bào)道的那樣，人工智能正在被用來(lái)更好地改善護(hù)理，同時(shí)降低成本。參看：

谷歌指出，它具有統(tǒng)計(jì)意義上的重要性，而且還僅僅是一個(gè)開(kāi)始。預(yù)測(cè)和深度學(xué)習(xí)模型還僅僅是在使用回顧性數(shù)據(jù)。

事實(shí)上，在醫(yī)療保健中還有很多其他的地方可以使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。例如：

Qure．a(chǎn)i推出人工智能系統(tǒng)讀取頭部CT掃描并發(fā)現(xiàn)異常情況

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