美国和加拿大研究人员开发的一款人工智能（AI）程序能依据病历预测患者的康复情况，准确率高于现有的标准预测模式。
这款名为 NYUTron 的人工智能程序由 NYU Grossman 医学院的一个团队设计，用于预测高风险患者出院后 30 天内是否会再度住院。目前在纽约大学附属医院兰贡医疗中心中使用，旨在将其融入标准医疗服务。
兰贡医疗中心网站发布消息说，这款人工智能程序能够成功预测 85% 的住院期间死亡病例、79% 的患者住院时长、80% 的出院 30 天内再住院病例，准确率分别高出标准预测模式 7%、12% 和 5%。
据法新社，该研究的主要作者、纽约大学（NYU）的神经外科医生兼计算机科学家埃里克·厄尔曼（Eric Oermann）解释道，虽然医学领域中已经有了非人工智能的预测模型，但由于它们需要繁琐的重新组织和格式化数据，所以它们在实践中几乎没有被使用。然而，医生的笔记在医学中却是最常见的数据来源。研究团队的主要观察发现就是使用医学记录作为数据来源，并在此基础上建立预测模型。
NYUTron 使用来自 387 000 个人的健康记录中数百万条临床备注进行训练，这些人在 2011 年 1 月至 2020 年 5 月期间在兰贡医疗中心接受了治疗。这些记录包括医生记录的病情进展、放射报告和出院指导等各种资料，最终形成一个包含 41 亿个词语的语料库。
该软件面临的主要挑战之一是解释医生书写的自然语言，这种语言在个体之间存在很大差异，包括他们选择的缩写。
据法新社报道，NYUTron 的预测准确率不仅高于现有标准预测模型，还超过大部分医生。尽管如此，厄尔曼称，预测结果准确率最高的仍然是一位知名医生。他还表示，在医患关系中，人工智能不会取代医生，而只在医生诊断时提供更多信息。
（综合报道）
