Новый «доктор ИИ» предсказывает повторную госпитализацию и другие последствия для здоровья

Jun 05, 2023

Исследования, уход за пациентами, пресс-релизы

7 июня 2023 г.

Фото: SDI Productions/Getty

А Компьютерная программа искусственного интеллекта (ИИ) может читать записи врачей, чтобы точно оценить риск смерти пациентов, продолжительность пребывания в больнице и другие факторы, важные для оказания помощи. Этот инструмент, разработанный командой под руководством исследователей из Медицинской школы имени Гроссмана Нью-Йоркского университета, в настоящее время используется в медицинских больницах Нью-Йоркского университета в Лангоне для прогнозирования вероятности того, что выписанный пациент будет повторно госпитализирован в течение месяца.

Эксперты уже давно исследуют компьютерные алгоритмы, предназначенные для улучшения здравоохранения, и было показано, что некоторые из них позволяют делать ценные клинические прогнозы. Однако лишь немногие из них используются, поскольку компьютеры лучше всего обрабатывают информацию, изложенную в аккуратных таблицах, а врачи обычно пишут творческим, индивидуальным языком, отражающим мышление людей.

По словам исследователей, громоздкая реорганизация данных была препятствием, но новый тип ИИ, большие языковые модели (LLM), может «обучаться» на тексте, не нуждаясь в специально отформатированных данных.

В исследовании, опубликованном 7 июня в журнале Nature, исследовательская группа разработала программу LLM под названием NYUTron, которую можно обучить, используя неизмененный текст из электронных медицинских записей, для проведения полезных оценок состояния здоровья пациентов. Результаты показали, что программа могла предсказать 80 процентов тех, кто был повторно госпитализирован, что примерно на 5 процентов лучше, чем стандартная компьютерная модель без LLM, которая требовала переформатирования медицинских данных.

«Наши результаты подчеркивают потенциал использования больших языковых моделей для оказания помощи врачам в уходе за пациентами», — сказала ведущий автор исследования Лаванда Цзян, бакалавр наук, аспирант Центра науки о данных Нью-Йоркского университета. «Такие программы, как NYUTron, могут в режиме реального времени предупреждать медицинских работников о факторах, которые могут привести к повторной госпитализации и другим проблемам, чтобы их можно было быстро устранить или даже предотвратить».

Цзян добавляет, что, автоматизируя основные задачи, технология может ускорить рабочий процесс и позволить врачам проводить больше времени в общении со своими пациентами.

LLM используют специализированные компьютерные алгоритмы, чтобы предсказать лучшее слово для заполнения предложения на основе того, насколько вероятно, что реальные люди будут использовать определенный термин в этом контексте. Чем больше данных используется для «обучения» компьютера распознаванию подобных шаблонов слов, тем точнее со временем становятся его предположения, добавляет Цзян.

Для своего исследования исследователи обучили NYUTron, используя миллионы клинических записей, собранных из электронных медицинских карт 336 000 мужчин и женщин, получивших помощь в больничной системе Нью-Йоркского университета в Лангоне в период с января 2011 года по май 2020 года. В результате получилось языковое «облако» из 4,1 миллиарда слов. " включала любые записи, написанные врачом, такие как рентгенологические отчеты, записи о состоянии пациента и инструкции по выписке. Примечательно, что язык не был стандартизирован среди врачей, и программа могла даже интерпретировать сокращения, уникальные для конкретного писателя.

Иллюстрация предоставлена ​​природой

Согласно полученным данным, NYUTron выявил 85 процентов умерших в больнице (7-процентное улучшение по сравнению со стандартными методами) и оценил 79 процентов фактической продолжительности пребывания пациентов (12-процентное улучшение по сравнению со стандартной моделью). Инструмент также успешно оценил вероятность наличия дополнительных состояний, сопровождающих основное заболевание (индекс коморбидности), а также вероятность отказа в страховании.

«Эти результаты показывают, что большие языковые модели делают развитие «умных больниц» не только возможным, но и реальным», — сказал старший автор исследования и нейрохирург Эрик К. Оерманн, доктор медицинских наук. «Поскольку NYUTron считывает информацию, взятую непосредственно из электронных медицинских карт, его прогностические модели можно легко построить и быстро внедрить в систему здравоохранения».

Доктор Оерманн, доцент кафедры нейрохирургии и радиологии Нью-Йоркского университета в Лангоне, добавляет, что будущие исследования могут изучить способность модели извлекать коды выставления счетов, прогнозировать риск заражения и определять, какие лекарства нужно заказать, среди других потенциальных приложений.