新研究發(fā)現(xiàn)，美國與英國研究人員在對(duì)住院患者急性腎損傷進(jìn)行檢查時(shí)可以使用人工智能進(jìn)行。人工智能的應(yīng)用可以有效解決腎損傷檢測時(shí)出現(xiàn)的多種問題。本研究目前已在 Nature期刊上進(jìn)行了發(fā)表,論文題目為“A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury”。在本篇文章中，科學(xué)家將對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)系統(tǒng)及表現(xiàn)進(jìn)行深度描述與分析。

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急性腎損傷可能會(huì)導(dǎo)致患者出現(xiàn)腎臟惡化的現(xiàn)象，嚴(yán)重的還可能出現(xiàn)患者具有移植腎臟的需求，甚至導(dǎo)致患者死亡。一般情況下，急性腎衰竭出現(xiàn)在正在醫(yī)院接受相關(guān)治療的患者中，且大多數(shù)情況是患者出現(xiàn)了身體健康快速下滑而導(dǎo)致的，因此，一旦患者出現(xiàn)急性腎損傷現(xiàn)象就需要醫(yī)療人員對(duì)此加強(qiáng)關(guān)注，及時(shí)對(duì)患者進(jìn)行救治，避免患者出現(xiàn)不可逆的腎損傷。本次研究主要對(duì)如何盡早對(duì)患者的急性腎損傷進(jìn)行預(yù)測，從而避免患者出現(xiàn)進(jìn)一步的損傷，提高治效果果。為了這項(xiàng)研究，研究人員與美國退伍軍人管理局進(jìn)行了深度合作。

研究人員為系統(tǒng)提供了超過70萬退伍軍人的健康情況，這些軍人的年齡不等，小的在18歲左右，大的在90歲，但是他們都患有急性腎損傷，但是損傷程度不一致。通過深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)退伍軍人相關(guān)情況的總結(jié)和分析，研究人員可以直觀了解到急性腎損傷患者中的變化，比如肌酐水平等。隨后，相關(guān)研究人員可以通過數(shù)據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性進(jìn)行測試，從而使深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠更加有效且準(zhǔn)確的預(yù)測患者的急性腎損傷情況。

通過研究發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以對(duì)急性腎損傷情況進(jìn)行有效預(yù)測，尤其是對(duì)于嚴(yán)重的急性腎損傷的預(yù)測準(zhǔn)確率十分高。通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)90%。對(duì)于部分不嚴(yán)重的急性腎損傷情況，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)不如嚴(yán)重預(yù)測結(jié)果，數(shù)據(jù)表明，該系統(tǒng)僅能預(yù)測55.8%的不嚴(yán)重急性腎損傷情況，且該系統(tǒng)為正確結(jié)果提供了兩個(gè)假陽性。即使這樣，研究人員依然認(rèn)為人工智能可在未來應(yīng)用于許多危重癥，其中包括心臟病等。如果研究一旦成功，將為急性病患者帶來重大轉(zhuǎn)變，到時(shí)，急性病患者出國治療可能會(huì)成為更優(yōu)選擇。

相關(guān)研究人員表明，他們將會(huì)一直進(jìn)行研究，同時(shí)，他們希望可以將研究范圍不斷擴(kuò)大，從而為更多患者提供幫助。

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