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Nature 子刊重磅:腾讯与钟南山团队发布新冠危重症 公牛棋牌网站AI 预测模型

更新:2020-10-17 编辑:公牛棋牌网站 来源:公牛棋牌网站 热度:8053℃

7 月 21 日,腾讯对外披露了其在医疗健康领域的最新进展。钟南山院士团队与腾讯 AI Lab 联合发布了一项利用 AI 预测 COVID-19 患者病情发展至危重概率的研究成果,可分别预测 5 天、10 天和 30 天内病情危重的概率,有助合理地为病人进行早期分诊。

公牛棋牌网站相比传统衡量肺炎严重程度的 CURB-6 模型和未进行深度学习的经典 Cox 模型,此次联合研究团队提出的深度学习生存 Cox 模型具有更高的预测准确性。通过回溯 1393 例外部患者的检验数据,该模型的预测性能也得到了实践验证,证明了模型的可靠性与有效性。

公牛棋牌网站这项研究已在 2020 年 7 月 15 日发布于国际顶级期刊《Nature》子刊《Nature Communications》。研究成果也已通过网站服务与微信小程序的形式全面开放,相关机构可免费、快速调用。同时,模型代码也在 Github 面向全球开源,以帮助全世界共同战胜新冠疫情。

这项名为《深度学习在新冠肺炎危重患者早期分诊中的应用》(Early Triage of Critically-Ill COVID-19 Patients Using Deep Learning)的研究,是钟南山院士团队与腾讯公司共同成立的大数据及人工智能联合实验室的成果之一,第一作者分别是广州呼吸健康研究院院长助理梁文华博士,以及腾讯 AI Lab 医疗中心首席科学家姚建华博士,钟南山院士、广州呼吸健康研究院院长何建行、腾讯 AI Lab 医疗中心负责人黄俊洲均为共同作者。

公牛棋牌网站在该研究项目中,联合研究团队首先结合 Cox 生存分析算法与 LASSO 算法,对来自全国 575 家医院的 1590 名患者的脱敏入院数据进行了分析建模,并从中确定了 10 项能很好预测重症风险的患者特征,即年龄、是否气促、是否有恶性肿瘤病史、是否有慢性肺阻、合并

症数量、是否有 X 光平片异常、血液中性粒细胞与淋巴细胞比例、血液乳酸脱氢酶含量、血液直接胆红素含量、血液肌酸激酶含量。这 10 项特征都是可以通过常规的医学检测手段在合理的时间内有效获取的,因此可用于在早期快速预测患者的重症风险。

训练队列中10项所选特征的单因素分析,可以看到年龄是新冠肺炎重症最显著的风险因素之一;事实上超过60岁的患者的重症概率明显更高

为了更精确地建模这 10 项特征与重症风险的关系,研究团队采用了最新的深度学习技术来挖掘数据之中的隐含联系,进而计算病人的重症风险系数。具体来说,研究团队采用了基于深度学习的生存分析 Cox 算法对这 10 项指标进行建模。相比于传统经典方法,深度学习的优势是可通过神经网络对特征进行高阶非线性组合,从而更深层次地建立特征与目标函数之间的映射。经过训练,所设计的模型在验证集上的 C-index (即一致性指数(index of concordance),通过评估模型预测结果与实际观察结果的符合程度,以评价模型的预测准确性,值越接近 1,准确率越高)从 0.876(线性模型)提升到了 0.894,AUC (指受试者工作特征曲线下面积,值在 1.0 和 0.5 之间,在 AUC>0.5 的情况下,AUC 越接近于 1,说明诊断效果越好)从 0.889 提升到了 0.911。

(责任编辑:公牛棋牌网站)

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