Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Please note that the HospiMedica website is also available in a complete English version
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Advantech Europe

Мобильное Приложение




Прогнозирующая система электронных медицинских карт сможет предсказывать медицинские события

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 13 May 2019
Print article
Глубокое обучение от Google в будущем способно помочь предсказывать медицинские события (фото любезно предоставлено Google).
Глубокое обучение от Google в будущем способно помочь предсказывать медицинские события (фото любезно предоставлено Google).
Компания Google (Маунтин-Вью, штат Калифорния, США) подала заявку на патент для системы глубокого машинного обучения, которая использует продольные данные электронных медицинских карт (ЭМК) для прогнозирования будущих медицинских событий.

Система Google собирает и хранит данные ЭМК как для групп населения, так и для отдельных пациентов, используя классификацию Health Level Seven (HL7; международный стандарт обмена клиническими и административными данными между медицинскими компьютерными приложениями) и структуру формата ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (fast health interoperability resources - FHIR) для стандартизации данных, извлекаемых из разрозненных ЭМК, включая текстовые заметки. Затем для каждого прогноза модель глубокого обучения считывает все точки данных, от самых ранних до самых последних, и изучает их, чтобы определить, какие данные помогают предсказать результат.

Согласно Google, система прогнозирования может помочь врачам расставить приоритеты среди пациентов и показать, какую информацию искать в данных пациента, помогая поставщикам медицинских услуг определить проблемные области или вмешаться, чтобы уменьшить вероятность неблагоприятного события. Кроме того, система глубокого обучения может послужить основой для системы поддержки принятия клинических решений, которая способна помочь врачам определить пациентов, которые больше всего нуждаются в помощи, и отобразить ключевые клинические показатели, лежащие в основе прогнозов.

В ходе исследования Google, проведенного в сотрудничестве с Калифорнийским университетом в Сан-Франциско (University of California, San Francisco - UCSF; США), Медицинским факультетом Стэнфордского университета (Stanford University School of Medicine - Stanford; штат Калифорния, США) и Чикагским университетом (University of Chicago; штат Иллинойс, США), прогностическая система ЭМК обработала 46,8 миллиардов данных от 216 221 взрослых пациентов, что позволило успешно прогнозировать 95% случаев внутрибольничной смертности, 77% незапланированной повторной госпитализации в течение 30 дней, 86% случаев длительной продолжительности пребывания, что выше, чем в традиционных прогностических моделях.

"Врачи и так находятся под давлением постоянной нагрузки и требований внимания; способны ли эти модели помочь врачам решать утомительные административные задачи, чтобы те могли лучше сосредоточиться на своих пациентах или на лицах, которые нуждаются в дополнительном внимании, — задаются вопросом в блоге компании доктор медицины Элвин Раджкомар (Alvin Rajkomar) и доктор философии Эяль Орен (Eyal Oren) из Google AI. — Можем ли мы помочь пациентам получить высококачественную помощь независимо от того, где они ее ищут? Мы рассчитываем на сотрудничество с врачами и пациентами, чтобы выяснить ответы на эти и другие вопросы".

Ссылки по теме:
Калифорнийский университет в Сан-Франциско
Медицинский факультет Стэнфордского университета
Чикагский университет



Print article

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Упрощение процедуры мытья рук может улучшить соблюдение режима гигиены

Упрощение процедуры мытья рук может улучшить соблюдение режима гигиены

Согласно новому исследованию, простая трехэтапная техника при нанесении средства для рук на спиртовой основе может улучшить... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Новый сферический аппликатор поможет улучшить проведение открытой хирургической абляции (фото любезно предоставлено Innoblative Designs).

Электрохирургический аппарат поможет усовершенствовать процедуру РЧА

Новый аппликатор одновременно обеспечивает радиочастотную абляцию (РЧА) и доставляет физиологический раствор для коагуляции... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
Новый датчик биологических показателей способен обнаруживать ДНК плода с синдромом Дауна в крови беременных женщин (фото любезно предоставлено фотобанком Shutterstock).

Сверхчувствительный датчик обнаруживает синдром Дауна в утробе матери

Согласно результатам проведенного исследования, новый датчик биологических показателей в будущем сможет использоваться для... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Система имплантируемых электродов системы Stentrode (фото любезно предоставлено Synchron).

Нейронный интерфейс использует человеческие мысли для управления медицинскими устройствами

Новая технология нейронного интерфейса может восстановить способность к коммуникации у пациентов с тяжелым параличом, вызванным... Читать дальше

Новости больниц

посмотреть канал
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).

Система отслеживания медсестер может улучшить рабочий процесс в больницах

Инновационная система использует комбинацию наблюдения в ручном режиме и неинтрузивных датчиков слежения для наблюдения в... Читать дальше

Бизнес

посмотреть канал
Гибридная операционная (фото любезно предоставлено GE Healthcare).

Мировой рынок гибридных операционных достигнет 828 миллионов долларов США к 2022 году

Ожидается, что мировой рынок гибридных операционных комнат будет стабильно расти с совокупными темпами годового роста (СТГР)... Читать дальше
Copyright © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.