近日,吳恩達(dá)宣布其斯坦福實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)在AI最新的成果:運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠更加精確預(yù)測患者在高血壓治療中可能獲得的效果。
在一般的心血管疾病中,疾病治療帶來的絕對風(fēng)險(xiǎn)降低(ARR)是與該病的基線風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的,即高風(fēng)險(xiǎn)的患者能從治療中獲得更多的收益。
而斯坦福實(shí)驗(yàn)室使用隨機(jī)試驗(yàn)數(shù)據(jù),開發(fā)一個(gè)能夠估計(jì)個(gè)體治療效果的模型。斯坦福實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)對兩個(gè)假設(shè)進(jìn)行了測試:
第一,個(gè)體治療效果的模型將顯示,高強(qiáng)度的高血壓治療下,患者的收益與疾病的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)成正比;第二,設(shè)計(jì)用于預(yù)測異構(gòu)治療效果的機(jī)器學(xué)習(xí)方法:X-learner 元算法,并假設(shè) X-learner 的算法的效果與傳統(tǒng)的邏輯回歸(Logistic Regression)方法相當(dāng)。
吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)將常規(guī)的邏輯回歸與 X-learner 方法進(jìn)行比較,預(yù)測患病 3 年的心血管疾病患者在經(jīng)過強(qiáng)化治療(目標(biāo)是將收縮壓降至低于 120 mm?Hg)及常規(guī)治療(收縮壓降至低于 120 mm?Hg)后的風(fēng)險(xiǎn)降低的程度。結(jié)果顯示,使用邏輯回歸的方法得到的 ARR 預(yù)測值通常與心血管風(fēng)險(xiǎn)成正比,而 X-learner 則能夠正確地觀察到,個(gè)體治療效果經(jīng)常是與基線風(fēng)險(xiǎn)不成比例的。
這樣的結(jié)論也說明了,在為患者進(jìn)行高血壓治療的時(shí)候,根據(jù)患者各人具體情況設(shè)計(jì)療法,效果很可能優(yōu)于給所有人相同的療法,為現(xiàn)有的高血壓治療提供新的視角和思路。這也是吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)希望能夠?qū)崿F(xiàn)的效果。
作為著名華人AI學(xué)者,吳恩達(dá)自從從百度離職回歸學(xué)術(shù)界后,在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用人工智能就成為他的人工智能研究重心之一,他也堅(jiān)信,在醫(yī)療領(lǐng)域上會有一場技術(shù)革命,其帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)這兩年常有新的醫(yī)療 AI 應(yīng)用研究誕生,如 2017 年吳恩達(dá)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種算法,可以從現(xiàn)有心電圖中找出四種不同的心律不齊,2018 年他和斯坦福大學(xué) ML Group 發(fā)布了放射影像數(shù)據(jù)集,還在這個(gè)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上舉辦深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽等。在未來,可能會有更多人應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)在患者數(shù)據(jù)中尋找很多疾病的診斷或者療法預(yù)測的方法。
但是,想要公眾接受這一技術(shù)并非易事。這些算法的原理和邏輯都很繁雜,不是隨隨便便就能解釋清楚的。即便可以,醫(yī)生和病人也很難理解。尋找可行的解釋方式也對于增強(qiáng)醫(yī)患關(guān)系與強(qiáng)化治療方法十分重要,所以,盡管這樣的研究一直層出不窮,但現(xiàn)階段我們可能還不會在周圍的醫(yī)院里見到這種技術(shù)的身影。
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史海拾趣
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