Google 醫療AI 新成果!用深度學習分析電子病歷,預測患者病情發展

這項研究對護理工作來說將可以大大提升效率,一旦患者的健康狀況惡化,可以搶先主動採取措施!
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本文譯自 Google Blog,作者為 Google AI 產品經理 Eyal Oren 博士和研究科學家 Alvin Rajkomar 博士, 雷鋒網 編譯,INSIDE 經授權轉載。

患者入院後,對接下來的事情總是充滿擔憂。他們會在心裡不斷問自己,我什麼時候可以回家?我會好起來嗎?我還要再回醫院嗎?準確回答這些問題有助於醫生和護士更加周到、安全和高效地護理患者——一旦患者的健康狀況惡化,醫生和護士可以搶先主動採取措施。

如今利用機器學習預測事態發展已經非常普遍。我們可以用它預測通勤途中的交通狀況,以及將英文翻譯成西班牙語時需要用到的詞彙。那麼,我們是否可以用相同類型的機器學習進行臨床預測呢?我們認為,要做到實用,預測模型必須具備以下兩點特徵:

可擴展:該預測模型要能進行多項預測,得出所有我們想要的資訊,並且適用於不同醫院的系統。鑑於醫療保健數據十分複雜,需要進行大量數據處理,此要求並不容易滿足。

精度高:預測結果需能幫助醫生關注真正的問題所在,而不是用誤報警分散醫生的注意力。隨著電子病歷逐漸普及,我們正嘗試用其中的數據建立更加精準的預測模型。

我們聯合加州大學舊金山分校、史丹佛大學醫學院和芝加哥大學醫學院的同事,在《自然》雜誌的兄弟期刊——《數位醫學》上發表了題為《可擴展且精準的深度學習與電子健康記錄》的論文。這篇論文對實現前文所述的兩個目標有所幫助。

基於電子病歷數據,我們用深度學習模型對住院患者進行了廣泛預測。值得一提的是,該模型可以直接使用原始數據,無需人工對相關變量進行提取、清洗、整理、轉換等一系列費時費力的操作。合作夥伴在將電子病歷數據交給我們之前,先對其進行了處理。我們也採用了最先進的措施保障數據安全,包括邏輯分隔、嚴格的訪問控制,以及靜態和傳輸中的數據加密。

可擴展性

電子病歷非常複雜。以體溫為例,因測量位置不同(舌頭下方、耳膜或額頭),其往往具有不同含義。而體溫不過是電子病歷眾多參數中最簡單的之一。此外,各個衛生系統都有一套自己定制的電子病例係統,導致各個醫院的採集的數據大不相同。用機器學習處理這些數據之前,需要先將其統一格式。基於開放的 FHIR 標準,我們構建了一套標準格式。

格式統一後,我們就不需要手動選擇或調整相關變量了。進行各項預測時,深度學習模型會自動掃描過去到現在的所有數據點,並分析其中哪些數據對預測是有價值的。由於這一過程涉及數千個數據點,我們不得不開發了一些基於遞歸神經網路(RNN)和前饋網絡的新型深度學習建模方法。

我們用時間線來展示患者電子病歷中的數據。為方便說明,我們按行顯示各種類型的臨床數據,其中每個數據片段都用灰點表示,它們被存儲在 FHIR 中。FHIR 是一種可供任何醫療機構使用的開放式數據標準。深度學習模型透過從左往右掃描時間表,分析患者從圖標開頭到現在的住院資訊,並據此進行不同類型的預測。

就這樣我們設計了一個運算系統,以可擴展的方式進行預測,而無需為每項預測任務手動製作新的數據集。設置數據只是全部工作中的一部分,保證預測的準確性也十分重要。

準確性

評估準確性的最常見方法是受試者工作曲線下面積,它可以有效評估模型區分特定未來結果患者和非特定未來結果患者的效果。在這個度量標準中,1.00 代表完美,0.50 代表不比隨機結果更準確,也就是說得分越高代表模型越準確。透過測試,我們的模型在預測患者是否會在醫院停留很久時,得分為 0.86(傳統邏輯回歸模型的評分為 0.76);預測住院病死率時的得分為 0.95(傳統模型的得分為 0.86);預測出院後意外再住院率時得分為 0.77(傳統模型得分為 0.70)。從得分上看,新方法的準確率提升非常顯著。

我們還用這些模型來確定患者接受的治療,比如醫生為發燒、咳嗽的患者開具頭孢曲松和抗生素,該模型就會判定患者正在接受肺炎治療。必須強調,該模型並不會給患者做診斷,它只是收集患者的相關資訊,以及臨床醫生編寫的治療方案和筆記。因此,它更像是一位優秀的聽眾而不是主診醫生。

深度學習模型的可解釋性是我們工作重點之一。每項預測的「注意圖」會展示模型在進行該項預測時認為重要的那些數據點。我將展示一個例子作為概念驗證,並將其視為讓預測對臨床醫生產生價值的重要部分。

患者入院 24 小時後,我們使用深度學習進行預測。上圖頂部的時間表包含了患者幾個月時間的歷史數據,我們將最近的數據做了放大顯示。模型用紅色標識了患者資訊圖表中用於「解釋」其預測的資訊。在這個研究案例中,模型標註了臨床上有意義的資訊片段。

這對患者和臨床醫生意味著什麼?

這項研究成果還處於早期階段,而且是基於回顧性數據得出的。事實上,證明機器學習可用於改善醫療保健這一假設還有做很多工作要做,本文不過是個開始。醫生們正窮於應付各種警報和需求,機器學習模型是否能幫助處理繁瑣的管理任務,讓他們更專注於護理有需要的患者?我們是否可以幫助患者獲得高質量的護理,無論他們在哪裡尋求治療?我們期待著與醫生和患者合作,找出這些問題的答案。


不限車款、車齡都能升級?《車管+懶人包》輕鬆加入「手機車鑰匙」的行列

笠眾實業(IVTES)開發的「車管+」系統安裝與使用教學,升級手機車鑰匙的方法,全都整理在這裡了。
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不限車款或年份的「車管+」手機車鑰匙,近期引起許多車主的興趣。畢竟不用花大錢換名牌車,就能夠輕鬆入門享有智慧便捷的 iKey,確實是相對無負擔的高 CP 值選擇。那麼使用「車管+」手機車鑰匙是否會要大幅度改車,其實也不必。這款由笠眾實業(IVTES)開發的「車管+」系統,只需要改裝一支「原廠車鑰匙」,並在車上安裝主機、手機下載「車管+1號」App,就可擁有一系列手機車鑰匙的智慧應用。

安裝簡易:可請一般汽修保養廠代勞或自行 DIY,下載 App 萬事俱足

從官網線上訂購並收到「車管+」的主機套組後,首先第一步就是改裝遙控器,再安裝車內主機,日後即可透過手機作為汽車門鎖的備份鑰匙。其實安裝產品並不難,車主可以選擇:

  1. 如果自己對從遙控器中取出電路板與電路焊接作業有信心,可以直接自行 DIY,笠眾會隨產品提供簡易量測工具與說明手冊,若車主對汽車電系了解也能自行安裝主機與收納。
  2. 可寄送遙控器請笠眾公司代為改裝隨產品回寄後,車主再請汽車保修廠安裝主機與收納。
  3. 現場安裝地點位於新北市中和,需與笠眾公司預約安裝時段。

遙控器改裝、車內主機安裝的作業原理可以參考上圖。特別要注意的是,「手機車鑰匙」僅作為汽車門鎖控制,並非日後用手機就能直接啟動汽車引擎。如果是「一鍵啟動」的車款,與車主的手機藍牙配對連線時即會對車內改裝電路板供應 3V 電源,所以可以直接啟動汽車;若為「插鑰匙啟動」車款,一樣要插入五金鑰匙啟動才能發動引擎,建議車內可預先放置五金鑰匙。

常用功能指南:共享車機 vs 虛擬鑰匙

除了上圖直接以 App 介面為例說明常用功能之外,入門使用者較容易混淆的通常是「共享車機」和「虛擬鑰匙」這兩種功能。其實這兩者的分別很簡單,可以參考下表一目瞭然:

簡單來說,如果是長期要一起共享汽車的親朋好友或是公務用車,建議使用「共享車機」,用車時藍牙會自動傳輸資料,便於車主或公務車人員管理,掌握汽車動向;如果是單次臨時用車,則建議使用「虛擬鑰匙」,用車者會拿到一組有時效性的虛擬鑰匙連結,可作為短期用車使用,不必大費周章面交實體鑰匙,就能共享用車。

使用者常見Q&A

使用者常見 Q&A 整理如上圖。人手一機、手機不離身的時代,升級為「車管+」的手機車鑰匙,利用手機藍牙自動感應功能,就能自動上解/鎖,解決過往要開車時才發現忘記拿鑰匙、下車後又忘記鎖車的問題。如果不小心被反鎖在車外,連自己的手機也被鎖在車內時,也可以借用他人的手機下載 App,登入帳號即可以解鎖。

另外,日後如果賣車或換新車,有需要的話也可以恢復成原本的車鑰匙;而且產品拆卸簡易,要移機至新車繼續使用也是沒問題的。想要體驗手機車鑰匙的新潮與便利嗎?不限車款、車齡都能輕鬆入門!

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