喝了酒还想假装没喝?AI看过病历之后表示:还是省省吧

最近,自然语言处理(NLP)在医疗病历中的用途正在逐渐被发掘。2月,来自中国的夏慧敏/张康联合团队在《Nature Medicine》上,发表了一项自然语言处理系统分析患者病历并给出推荐诊断的AI研究成果

无独有偶,来自芝加哥Loyola大学医疗中心的研究团队也研发了一款使用相同技术的AI系统。该系统同样使用NLP来阅读患者病历,并可以据此判断患者是否有滥用酒精的情况。

图片来源:Pixabay

在美国,有1/3的创伤就诊与滥用酒精有关,也有很多创伤和饮酒有间接关系。如果能了解患者更详细的饮酒情况,医生可以借患者酗酒受伤的机会,及时干预其不安全的饮酒方式或推荐转诊。进而改善患者饮酒的习惯和方式,以减少酒后受伤和醉酒驾车事件的发生。

为了确定创伤病情与饮酒的关系,美国的医院通常采用一个包含10道题目的《酒精使用障碍测试》。可是,医生未必能鉴别出患者回答的真实性,在严重的创伤事故中,患者甚至可能短暂失去交谈的能力。另外,进行此项测试也会占用本就十分紧缺的医疗资源

由Majid Afshar博士带领的团队采用了自然语言处理机器学习算法,希望借助人工智能的力量快速挖掘病历中的细节,解决酒精滥用诊断难的问题。展示研究成果的论文发表在《Journal of the American Medical Informatics Association》上。

研究团队收集了过去三年半时间内,在Loyola医疗中心1级创伤科就诊的1422名成年患者的就诊记录。所有的病历共包含91045条电子医疗信息,和16901个医学词汇。通过NLP筛选,AI确认了16个可以预测酒精滥用的医学词汇

图片来源:Pixabay

这些词汇包括:中毒、疏忽、饮酒问题、肝显像、性活跃、大麻、维生素B1(又称硫胺素,常作为酒精依赖患者的维生素B1补充剂)等。

相比于简单的关键词筛选,使用了NLP技术的AI可以把酒精滥用的筛选灵敏度从18.2%提升到56.0%。更重要的是,利用AI技术可以减少占用创伤科宝贵的医疗资源,提高医疗团队的接诊速度,也能为酒精滥用的患者提供更合理的干预治疗和转诊建议。

Afshar博士表示,团队研发的AI程序和语言软件完全开源,以便让更多医生和患者受惠于技术的发展。不过,在此之前,他们还会先对系统的正确性做更多检测,提高识别的准确度。

参考资料:

[1] Artificial intelligence can identify trauma patients who misuse alcohol. Retrieved Feb 21, 2019 from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-02/luhs-aic022019.php

药明康德AI
药明康德AI

药明康德微信团队专业打造。当人工智能遇上大健康,带你看全AI时代的智慧之光。

专栏二维码
产业机器学习自然语言处理
相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~