跳到内容

特点:教师见解

 

最近应用数学和理论物理部门(该死)和NHS部门的研究组之间的伙伴关系旨在帮助医院管理Covid-19大流行和超越的能力。

自2018年以来 Mihaela van der Schaar 一直是澳门赌城平台AI,机器学习和医学的John Humphrey Plummer教授。除了在艾伦图灵研究所的奖学金外,她的角色遵循了UCLA(持续的)和牛津的职位。最近,她在医学中为AI创建了剑桥中心。

增强的医生

我谨慎地乐观乐观,对我们今天做的事情有所作为,进入一个更广泛的框架,为帮助医院管理他们的资源。 Mihaela van der Schaar

van der Schaar总结了她的实验室的工作“创造和应用了尖端机器学习方法,这将推动医疗保健的革命”。“她的愿景是开发机器学习工具,可以提供临床医生和研究人员在决策和可操作的智能方面具有可靠的支持,远远超过了经常使用的统计方法,甚至其他现有的AI驱动技术的能力。应用程序可能会从预测器官移植到医生的个性化培训课程后预测死亡率。她和她的团队称之为“增强MD”。

在机器中心学习的位置,可以在数据内发现模式(例如,与患者有关的数据集)并响应于这些模式来返回特定的输出(例如患者是否需要特定形式的治疗方法)。最初,算法输出正确答案的能力可能是低的,这就是为什么它给出了正确答案的数据集的示例 - 所谓的训练数据。在处理训练数据时,算法将调整内置的参数的值,直到它具有高概率的正确输出。一旦就此而言,算法可用于可靠地为实时数据提供正确的答案。 (你可以了解更多关于机器学习的更多信息 本文 杂志。)它可能看起来像魔法,但是现在的机器学习算法现在已经变得如此复杂,它们可以在正确预测至关重要的情况下使用,例如医疗设置范德绍斯的团队正在努力。

由于他们的作品的性质,Van der Schaar和她的研究人员与医生共同合作。由于医生是他们模型的预期最终用户之一,这次共同努力帮助研究人员通过应用机器学习来制定医学问题,并增强他们概念性的能力,这些问题可能看起来有什么答案。与医生的合作也是至关重要的,因为机器学习模型在患者数据集上培训,而且这些数据集(即使在分层中间)仅提供高度的警告。除此之外,Van der Schaar的团队已经广泛工作,以开发乳腺癌,心血管疾病和囊性纤维化的预后工具。但他们最近的合作与NHS和公共卫生英格兰有关,并涉及正在进行的Covid-19大流行。

呼吁采取行动

van der Schaar参与与Covid-19的战斗开始于3月下旬,当时她的研究团队和一些合作者发表了一个呼吁政府和医疗机构的透视论文,以便使用经过验证的AI和机器学习技术和现有数据来协调回应covid-19。他们的特殊焦点是寻找能够缓解社会和医疗保健基础设施可能的可能性的方法。 “AI和机器学习,”Van der Schaar写道,“可以使用数据来进行客观和知情的建议,并可以帮助确保尽可能有效地分配稀缺资源。”

在团队提出的建议中是“准确的患者风险分数,帮助临床专业人员决定谁需要紧急待遇(和资源)和何时。”从本质上讲,这将涉及使用最先进的机器学习技术来预测哪些患者最有可能需要ICU床或呼吸机,并汇总这些预测,以提供总需求的医院或区域图片这些资源随着时间的推移。这些预测可以基于电子健康记录数据和记录的信息,当患者首次到达医院时 - 包括实验室测试结果,年龄,性别,其他医疗条件,危险因素和发病和疾病诊断之间的时间。

响应

在团队发布的透视论文之后几乎立即,van der Schaar和她的团队由公共卫生英格兰联系,他为现有的Covid-19案件提供了一系列的分歧统一数据。他们在接下来的几天内花了这个数据的培训模型,一周内能够创建一个概念证明演示者,表明机器学习技术可以准确预测Covid-19如何影响资源需求(特别是呼吸机,ICU床)在个体患者水平和医院水平。

短期的周转时间是剑桥地图的固有通用能力,由van der Schaar和她的研究人员开发的内部预测工具。由最先进的机器学习模型驱动,剑桥地图在几年前被构思为心血管疾病的预测工具,但随着梵德沙萨尔解释的,它是“从一开始就与广泛使用疾病范围和条件。“它已被验证用于囊性纤维化和乳腺癌,并在公共卫生英格兰提供的Covid-19患者数据集上培训该系统,表明其预测精度远远超过现有和广泛使用的存活分析技术。

van der Schaar和她的研究人员在公共卫生英格兰提供的概念概念上建立概念概念,van der Schaar和她的研究人员继续使用一系列不断扩大的数据,同时还与NHS数字进入展会在真实世界中的剑桥地图潜在实施的讨论。 。

合作伙伴关系

接下来的几天涉及广泛的合作和持续的发展和持续的发展和反馈周期,van der Schaar的机器学习专澳门赌场团队和NHS的临床医生和数据科学澳门赌场。作为Jem Rashbass博士,NHS Digital的母版注册和数据执行主任,“Van der Schaar Lab显示有可能为Covid-19患者进行容量规划。我们认识到有机会将其部署为服务并向医院提供真正的数据驱动规划工具。“

在大约两周内,Cambridge Addutorium Covid-19概念证明已经发展成为可以在NHS信任医院部署的工具。 “显然,第1天的规模卷展栏不会是可能的或有帮助的,因此在考虑扩大之前,医院的数量需要有限,”Van der Schaar说。

4月底,团队 宣布合作伙伴关系 使用NHS Digital来调整剑桥地图的Power NHS Digital的容量规划和分析系统(CPA),其最初将在英格兰的四个“alpha网站”中试验,以便展示其可行性以实现更广泛的使用率。预计该试验将运行,直到未来几周可以可靠地扩大。

Van der Schaar和她的团队很感激能够在回应目前的大流行方面发挥作用,同时还为他们的使命提供了应用机器学习方法来推进医疗保健。

“帮助临床医生拯救生命是我们工作的核心,”她说。 “我们很高兴能够在这个独特和开拓的项目上与NHS数字和公共卫生英国合作。”

未来

对于Van der Schaar,实验室与NHS的伙伴关系代表了她希望在医疗保健中看到的更广泛的变化。

“我谨慎乐观迎接我们今天用Covid-19转变为一个更广泛的框架来帮助医院管理资源的更广泛的框架,”她说。 “如果这样的项目可以产生更深入的合作,并为医疗保健的更强大的数字基础设施奠定基础,我们可以出现这种危机的另一面。”