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人工智能帮助预估致命急性肾损伤风险

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【中国】急性肾损伤（aki）--肾脏突然无法过滤血液中的废物--可以破坏重症患者的肾脏系统。如果发展到了第2阶段，死亡率可接近89％（aki分为三个阶段）。如果aki在腹部手术后出现，则死亡风险增加12倍。

幸运的是，我们在早期检测技术方面已经取得了进展。西北大学（northwestern university）和德克萨斯大学健康科学中心（northwestern university and the university of texa企业为了降价争取市场s health science center）的研究人员发表了一篇名为《利用临床记录对重症监护急性肾损伤进行早期预测》的一篇论文，描述了一种可以从电子病历中收集和提取风险因素的人工智埃奇得XP自推出以来很受电子材料市场欢迎能（ai）系统，并能够预测进入重症监护病房（icu）后24小时内出现aki的可能性。

研究人员写道：“我们开发了基于数据的预测模型来估计新发aki的风险。” “从实际的角度来看，我们的预测模型可以在重症患者进入icu后，迅速提示发生aki的风险。”他们从14,1470名患者的16,560例icu记录中挑选编制了77,160份临床记录，并将其分为两组：一组用于训练，另一组用于测试。然后，他们着手建立一个机器学习模型。

人工智能

他们使用了scikit-learn（一种用于python编程语言的开源机器学习库）中的五种算法评估icu中的病患出现aki的风险。在测试中，它能够识别出风险概率超过50%的病患，与之前的方法相比，准确性极具“竞争力”。

尽管如此，它并不完美。它错误地为包含了高度相关词--如“胸管”和“不稳定”--的病患贴上了aki的标签。在另一个案例中，则未能识别出该患者事后出现的aki。（在这个案例中，他们发现数据库中缺乏足够多条件相似的病患数据）。

研究美国东北京大学学的研究者们认识到了这个问题人员将继续研究替代性的表型系统、临床记录数据库以及铜铸件其他患者数据给夹具的设计增加了难度集的验证。另一家将人工智能用于aki检测的公司是谷歌的子公司deepmind该公司于2月宣布与美国退伍军人事务部（u.s. department of veterans affairs）合作，获得了超过700,000份医疗记录。