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2019年08月21日 07:05

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深度学习作为近年来发展最快的人工智能方法,可以有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在这一研究中,研究人员利用深度学习的方法来检测急性肾损伤。训练深度学习算法需要大量的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(USDepartmentofVeteransAffairs,为美国退伍军人及其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,收集了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。这些经过匿名处理的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Toma?ev和同事们从数据中整理出了约60亿个数据点和60多万个记录特征,他们选择了一种被称为循环神经网络的深度学习方法来处理时序数据并对计算机进行训练,这种方法在深度学习领域被证明非常适合处理时序数据。深度学习有望为医生提供针对任何器官状况的有力预警手段,它的广泛应用也许需要医疗界改变思维方式。但是从非经常的一次性测试转向系统性的连续监测,或将为医务人员提供更有效的手段来预测病人的病情变化。

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