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机器学习可以在多大程度上影响医疗保健

时间:2020-11-14 04:56   来源:未知   作者:佚名   点击:

  AlphaGo击败了Lee Sedol,无疑,它是世界范围内关于人工智能和机器学习的流行科学。它还为各个行业带来了无限的想象力,当然,这也包括与技术高度相关的医疗行业。医疗行业中的AlphaGo会出现吗?机器学习可以在多大程度上影响医疗保健?

  建安华夏 在这种情况下,另一个伙伴这是一家新兴公司,专注于健康和医疗领域的个性化慢性病管理解决方案,它在2015年创建了医疗跟进葡萄糖代谢管理平台,用于糖尿病葡萄糖代谢管理的“新五车模型”, 药代动力学 饮食动态, 提出运动动态和患者自我激励。

  监控数据只是一个方面,更重要的是要揭示法律,提供管理解决方案。“如果通过数据分析,定量证明模型是常规的可以自动分类可能性将非常大。杨凤说。

  杨丰 建安华夏创始人 介绍,糖尿病管理共有三种模式。传统的糖尿病管理基于单个时间点,例如, 医生将在治疗时根据患者的血糖水平开药。该模型显然不能反映患者的总体血糖状况。

  这个,只是开始基于数据的个性化治疗可以给医疗带来什么样的变化,值得期待。

  如管理病人的饮食和运动。监测和预测患者的血糖水平,可以为患者推荐合适的锻炼方法和强度,通过测量主食,还可以为患者推荐针对性的食谱,同时确保其营养。

  杨峰举了一个例子1名患者在7天中的4天中有夜间低血糖症。这是“隐形杀手”的信号,这可能是阿尔茨海默氏病的征兆, 轻度中风,严重的话 它甚至可能危及生命。连续监控数据显示,病人的夜间低血糖症基本上在进餐后4小时15分钟左右发生。胰岛素分泌过多,甚至比吃饭时的血糖还低。如果有实时动态数据监控,可以提醒病人少吃多餐,避免在晚上发生低血糖。

  第二是连续监控模式。当前的可穿戴式血糖监测设备可以每3分钟上传一次数据,每天4807360天之内3360可以了解患者的连续血糖数据。通过数据分析可以更好地管理和调整患者的饮食。但是这类数据通常是追溯性的,收集的数据是上一时期, 例如七天。

  监控, 分析数据, 发现模式 提供建议,这是精确控制糖尿病的完整闭环。杨峰说:“这是与医生会面5分钟,与血糖测试后开药的方法相比,是从一个能够操纵大象的盲人到保定解决这头牛。”

  第三是智能监控模式。实时将数据动态传输到云,通过机器学习来分析和预测血糖数据及其影响因素,为患者提供个性化的糖控制程序。

  最近,微软举行了案例分享会,在国内医疗领域的糖尿病管理中引入了其机器学习(Azure机器学习)的第一例。

  更重要的是,通过机器学习系统可能会发现医生无法找到的模式。杨峰说:“机器学习的方式可能是未来的方向。将来可能会改变糖尿病的标准,彻底换医生 患者和整个生态。”

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