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上個月「自然」雜誌公布了研究報告。該 AI 網路系統,預測患者在醫院期間的死亡風險準確率高達 95%,比傳統模型相比的虛假警報率更為準確,同時也是目前死亡風險預測準確率最高的預測模型。
該 AI 算法並結合了電子病歷,包括來自醫生和護士的自由文本和臨床記錄,以及其他結構較不完整的數據,數據總量共超過 460 億條。谷歌研究人員並未使用傳統標識病歷的數據方法,而是將原始數據作為輸入值,並以更靈活的結構產生輸出值,稱為 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)。谷歌的方法使增加新的醫院數據變得容易。
研究人員認為,更準確的預測可以降低醫療成本,而更少的虛假警報可以減少醫生和護士的疲勞。然而,谷歌仍強調這套 AI 網路需要進行更多的前瞻性試驗和研究,並發掘出這套 AI 系統的侷限性。
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