谷歌与顶级高校合作，深度学习电子病历预测精准

谷歌与斯坦福大学、加州大学旧金山分校(UCSF)和芝加哥大学医学(UCM)等多所顶级学术机构联手进行深度学习研究，聚焦于电子病历(EHR)的分析和疾病预测。这项合作由谷歌大脑的高级研究员Jeff Dean领导，他以其在编程领域的独特视角闻名。他们的研究论文在ArXiv平台上发布，标志着谷歌可能首次公开使用深度学习模型来解析和利用电子病历数据。 论文的核心内容包括使用深度学习模型预测四个关键指标：住院期间的死亡风险、计划外的再次住院风险、长期住院天数以及出院时的疾病诊断。这些数据来源于两家大型医院系统的EHR，经过严格的数据处理，确保了隐私保护。参与研究的学者阵容强大，包括深度学习领域的领军人物Quoc Le，Stanford生物医学信息中心的终身教授Nigam Shah，以及医学信息学界的重要人物Atul Butte，他还是UCSF计算健康科学中心的首任主任。 研究人员提出了一种通用的数据处理方法，能够直接处理原始EHR数据，无需人工特征工程，就能转化为符合Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR)标准的输出。这种方法简化了模型在新医院环境下的部署流程，显示了深度学习在医疗数据分析中的潜力。 研究使用的数据集涵盖了患者的基本信息、诊断、药物治疗和生命体征等详细信息，且UCM数据集还包括了一些不确定性和非正式的医学注释，增加了数据的复杂性和真实性。作者们测试了三种不同的预测模型，尽管面临数据规模和复杂性的挑战，但他们强调了深度学习在提高预测准确性方面的重要性。 通过这次合作，研究者们不仅验证了深度学习在电子病历分析上的有效性，还为医疗领域带来了更高效、精确的预测工具，有助于提升医疗服务的质量和效率。未来，随着AI技术在医疗健康领域的进一步发展，这种结合深度学习与电子病历的研究有望带来医疗决策支持的重大突破。