在Google I ／ O大會上，該公司首席執(zhí)行官Sundar Pichai介紹了該公司如何利用其人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施更好地預(yù)測醫(yī)療保健結(jié)果。該領(lǐng)域的多個前沿方向正在興起，但大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，有大量的麻煩。

對于谷歌來說，對醫(yī)療保健的興趣更多的是要證明其在該領(lǐng)域的模型和算法。這也是Google Cloud Platform的一個自然擴(kuò)展。谷歌還與Fitbit合作開發(fā)數(shù)據(jù)和健康A(chǔ)PI。有鑒于此，谷歌人工智能對醫(yī)療保健領(lǐng)域非常有興趣。

在Google I ／ O大會期間發(fā)布的一篇論文中，該公司介紹了它如何使用電子健康記錄。該公司指出，它與斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)舊金山分校和芝加哥大學(xué)合作，探索深度學(xué)習(xí)模式如何應(yīng)用于醫(yī)院的患者。關(guān)鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本身可以有許多分析工作。

谷歌的文章介紹了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備挑戰(zhàn)：

我們假設(shè)這些技術(shù)將很好地轉(zhuǎn)化進(jìn)入醫(yī)療保??；具體而言，深度學(xué)習(xí)方法可以包含整個EHR，包括自由文本筆記，為廣泛的臨床問題提供預(yù)測，并且它的準(zhǔn)確程度超過傳統(tǒng)中最高水平的預(yù)測模型。我們的核心觀點(diǎn)是，與其直接調(diào)整EHR數(shù)據(jù)，將其映射為一組高度組織化、結(jié)構(gòu)化的預(yù)測變量，然后將這些變量饋送到統(tǒng)計模型中，我們還不如學(xué)習(xí)通過直接特征學(xué)習(xí)同步調(diào)諧輸入并預(yù)測醫(yī)療事件。

谷歌表示，該公司的模型能夠在預(yù)測意外再入院、出院和住院病死率方面進(jìn)行擴(kuò)展并準(zhǔn)確預(yù)測。正如ZDNet先前報道的那樣，人工智能正在被用來更好地改善護(hù)理，同時降低成本。參看：

谷歌指出，它具有統(tǒng)計意義上的重要性，而且還僅僅是一個開始。預(yù)測和深度學(xué)習(xí)模型還僅僅是在使用回顧性數(shù)據(jù)。

事實(shí)上，在醫(yī)療保健中還有很多其他的地方可以使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。例如：

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