'AI doctor'能更好地預測病患結果，包括死亡
近日紐約大學醫學院的一個團隊開發出一種名為 NYUTron 的大型語言模型，能夠預測病患的死亡率、再次入院的機率以及其他對病患護理重要的結果。這個程式已在紐約大學附屬醫院投入使用，希望成為醫療保健的標準部分。關於其預測價值的研究已在期刊《Nature》中發表。
大量臨床記錄的資料建立良好的預測模型
這個程式受過對紐約大學醫學院的 387,000 名接受治療的病人的健康記錄中超過四十億個字構成的預測模型訓練。這些記錄包括任何由醫生撰寫的紀錄，如病人的進度記事、放射學報告和出院說明。程式執行的一個主要挑戰是解讀醫生書寫的自然語言，這種語言在個體間差異極大，包括他們所選用的縮寫。
研究人員回顧了記錄中發生的事情的紀錄，計算出程式的預測在實際使用中的正確性。他們還在不同的環境中對工具進行測試，例如培訓紀錄來自曼哈頓的一家醫院，然後觀察它在布魯克林的另一家醫院表現如何，當然醫院有不同的病患族群。
高準確性的預測以及應用前景
總的來說 NYUTron 能夠識別 95％出院前在醫院去世的人和 80％需要在 30 天內再次入院的病人。它的預測結果超過了大多數醫生，甚至超過了當今的非 AI 計算機模型。
此外程式還正確地預測了 79％的病人實際住院時間，87％的病人被保險公司拒絕承保以及 89％的病人的主要疾病伴隨著其他疾病的情況。研究表明，AI 無法取代醫生和病人之間的關係，但它能夠幫助“在護理點無縫地為醫生提供更多訊息，以便他們能夠做出更有根據的決策”。
結論和展望：身體健康遠勝於財富和上流社會地位
人們往往忽略了在健康方面提前防範危機的重要性。隨著 AI 技術的發展，NYUTron 這樣的資料整合和分析工具將越來越多地成為照護醫生的助手，在更早的階段預測健康危機的風險，從而為病人提供更有效的治療方案。在這個過程中，AI 也在協助醫生們更清楚地理解病患，從而推動了以患者為中心的醫療模式。
我們鼓勵未來的醫生和醫學生要學習相關的 AI 知識，嘗試去開發更多如此實用的 AI 算法。同樣地，我們呼籲所有人重視身體的健康，在日常生活中保持良好健康習慣，包括飲食和運動。
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