温和地走进那个良夜:吴恩达团队利用深度学习提升临终关怀服务效用

整理 | 微胖


80%的美国人希望在生命最后阶段在家安然渡过,不过,实际上只有20%的人能够实现这一愿望。


在美国,60%多的病患都会在急症医疗机构(acute care hospital)告别人世,即使在临终日子里,绝大多数病患都还在接受积极治疗。


[安宁疗护] 一 般又称 [临终关怀]、[安宁照顾] 、[缓和医疗]、[善终服务]等。当有些病人随着病情的加重,出现严重或复杂的症状。他们将被会被转介去咨询专业的安宁疗护,让专业小组照顾,以满足病人需要。


 另外,病人的家庭医生也可以代表病人咨询专业的临终关怀服务。


研究显示,近十年来,美国安宁疗护需求呈逐渐上升趋势。2008年,拥有50多个床位医院的服务需求为53%,2015年,这一比例上升到67%。然而,一份来自国立安宁疗护机构的登记数字表明,只有极少一部分需求真正得到满足。其中一个主要原因是从业人员的短缺,医疗系统也缺乏雇佣这类人员的动力。




为了改变这一现状,斯坦福大学吴恩达团队研究出一种深度神经网络系统,帮助医疗系统更好地分配安宁疗护资源。


这个深度神经网络系统包含18个隐藏层,训练数据来自斯坦福医院电子健康病历(EHR)数据库的200多万份病患数据。团队使用了过去12个月的电子健康病历数据,特别是诊断代码(diagnostic codes)、 处置代码(procedure codes)、药物处理代码(medication codes)以及就诊细节(encounter details) 方面的信息。


结果显示, 仅需检视某位病患电子健康病历数据,系统即可以识别该病患所剩生命时间是否不到三个月乃至一年。服务团队可根据系统通知主动接触病患,而不再依赖治疗医生的意见。如此以来,工作人员就能在一切还有意义的情况下,尽早提供关怀服务。


值得一提的是,为了提高根据机器学习给出的预测采取行动的可信度,系统还会自动生成一份报告,告诉用户病人电子健康病历数据中,哪些最关键因子导致了这一决策结果。


目前,这项研究正在一家医疗中心试点。


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