急性腎損傷(AKI)是指腎臟突然不能過濾血液中的廢物,這種疾病會直接破壞重癥病人的腎臟系統(tǒng)。如果超過第二階段(AKI分為三個階段),死亡率會接近89%。如果它在腹部大手術(shù)后出現(xiàn),則會使死亡的風(fēng)險增加12倍。
幸運的是,研究人員在開發(fā)有助于早期發(fā)現(xiàn)的技術(shù)方面取得了進(jìn)展。西北大學(xué)和德克薩斯大學(xué)健康科學(xué)中心的研究人員在發(fā)表的一篇論文(《使用臨床記錄對重癥監(jiān)護(hù)環(huán)境中急性腎損傷的早期預(yù)測》)中,描述了一種人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可以從電子健康記錄(EHRs)中收集和提取危險因素,并預(yù)測重癥監(jiān)護(hù)后的頭24小時內(nèi)AKI的可能性。
“我們開發(fā)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型來估計新AKI發(fā)作的風(fēng)險,”研究人員寫道?!皬膶嵱玫慕嵌葋砜矗覀兊念A(yù)測模型可以用來提醒臨床醫(yī)生,重癥患者在ICU入院后會很快處在急性腎損傷的高風(fēng)險中。”
為了訓(xùn)練這一人工智能系統(tǒng),該團(tuán)隊從Medical Information Mart獲取了三級重癥監(jiān)護(hù)室記錄,這是一個免費提供的危重病數(shù)據(jù)庫,包含了Beth Israel Deaconess Medical Center ICU 4萬多名患者的匿名健康信息。他們開發(fā)了一個腳本,記錄了年齡、性別、種族和民族,以及ICU入院第一天的臨床記錄,和入院后72小時的血清肌酐水平(一種常見的尿液毒性指標(biāo))。上述操作使得系統(tǒng)排除了那些沒有醫(yī)生記錄和腎功能不全跡象的患者。
他們總共從141470名患者的16560次ICU住院中,收集了77160份臨床記錄,并將其分為兩組:一個用于訓(xùn)練、另一個用于測試,然后他們開始建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
研究人員需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)處理以獲得結(jié)構(gòu)化特征,其中一些處理方式包括:利用國家醫(yī)學(xué)圖書館免費提供的元地圖工具集;從免費文本臨床記錄中識別醫(yī)學(xué)概念等等。通過這些預(yù)處理提取的特征以概念唯一標(biāo)識符(CUIs)的形式出現(xiàn),這個同單詞和術(shù)語相關(guān)聯(lián)的概念來自統(tǒng)一醫(yī)學(xué)語言系統(tǒng)(UMLS),即生物醫(yī)學(xué)術(shù)語和分類的綜合綱要。
研究人員還從scikit-learn(基于Python編程語言的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫)中獲取了五種算法,來分類ICU停留時間并估計AKI風(fēng)險。在測試中,研究人員的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類器在受試者操作特性(AUC)下達(dá)到了0.779,這意味著它能夠識別50%以上的AKI風(fēng)險患者,并且與以前的方法相比具有精確的“競爭性”。
盡管如此,這一切卻并不完美。它曾錯誤地標(biāo)記了一名患者的AKI發(fā)病,該患者的圖表包含高度關(guān)聯(lián)的單詞,如“胸腔管”和“不穩(wěn)定”。而在另一個案例中,它則未能預(yù)測出后來罹患AKI的患者。
研究人員將繼續(xù)研究替代的表型系統(tǒng)、臨床記錄數(shù)據(jù)庫,并使用其他的患者數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗證。
關(guān)于將人工智能應(yīng)用于AKI檢測,另一個值得注意的是谷歌子公司DeepMind,該公司在2月份宣布了與美國退伍軍人事務(wù)部的合作伙伴關(guān)系,該合作伙伴關(guān)系賦予了它訪問70多萬份醫(yī)療記錄的權(quán)限。
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