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江苏广播电视网
2019年08月21日 04:34

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对于非重症病人来说,常规监测方法是每天测量一次生命体征,但病人经常会突然出现病情急转直下的情况。Toma?ev和同事的研究对于这样的病人来说十分有用,可以在病人发生严重的器官衰竭之前发出预警,为病人赢得宝贵的救治时机。先前,很多临床背景下基于人工智能的预测性研究主要着重于研究疾病转归,包括死亡、再入院或住院时间等[6],而Toma?ev等人的研究结果则提供了独特的视角,为临床干预提供了有效的预测信号。深度学习有望为医生提供针对任何器官状况的有力预警手段,它的广泛应用也许需要医疗界改变思维方式。但是从非经常的一次性测试转向系统性的连续监测,或将为医务人员提供更有效的手段来预测病人的病情变化。

然而这一系统也存在一定问题:生成一系列假阳性的预测结果,即误报一些没有发生的肾损伤。每个精确的预测会对应两个假阳性结果。假阳性绝大多数来源于患有慢性肾病的病人,疾病的症状会与急性肾损伤叠加,造成结果难以预测。吉祥坊真人达人秀群舞被曝抄袭;此外,研究人员使用了消融性分析方法来鉴别与肾损伤发生风险相关的因素,结果发现有很多,这也许解释了为何过去让研究人员分析这种风险是一件棘手的事。

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