由Google和加利福尼亞大學的研究人員開發(fā)的新AI系統(tǒng)可以防止因處方不正確而導致死亡。

雖然很罕見，但不正確的處方（或對患者現有藥物反應不良）可能導致住院甚至死亡。

在今天的博客文章中，研究人員Alvin Rajkomar醫(yī)學博士和Google AI產品經理Eyal Oren博士闡述了他們將AI用于醫(yī)學預測的工作。

AI可以根據某些參數預測要治療患者的狀況。研究人員寫道：“例如，如果醫(yī)生為體溫升高，發(fā)燒和咳嗽的患者開出了頭孢曲松和強力霉素的處方，該模型就可以將這些信號識別為患者正在接受治療的信號?！?/p>

將來，如果對于當前處于特定狀況的患者，所開出的處方藥看起來不正確，則AI可能會介入。

“雖然沒有醫(yī)生，護士或藥劑師想犯一個會傷害患者的錯誤，但研究表明，有2%的住院患者會經歷嚴重的可預防的與藥物相關的事件，這些事件可能危及生命，造成永久傷害或導致死亡，研究人員寫道。

“但是，在任何給定的時間確定哪種藥物適合任何給定的患者很復雜-醫(yī)生和藥劑師需要接受多年培訓才能掌握這項技能?！?/p>

AI是在匿名數據集上進行訓練的，該數據集包含了來自100，000多個醫(yī)院的約300萬條藥物記錄。

研究人員在論文中寫道：

“患者記錄的數據點的長度和密度（例如，重癥監(jiān)護室與門診患者的生命體征測量）的差異很大，因此我們制定了三種深度學習神經網絡模型架構，它們以不同的方式利用了此類數據：在遞歸神經網絡（長短期記憶（LSTM））上運行，一個在基于注意力的TANN上運行，一個在基于時間決策樹樁的神經網絡上運行。

我們在每個任務（四個任務）和多個時間點（例如，入院前，入院時，入院后24小時和出院時）對每種架構（三種不同的架構）進行了培訓，但是每種架構的結果都是通過集成來組合的?！?/p>