在Google I ／ O大會上，該公司首席執(zhí)行官Sundar Pichai介紹了該公司如何利用其人工智能和機器學習基礎設施更好地預測醫(yī)療保健結(jié)果。該領域的多個前沿方向正在興起，但大部分醫(yī)療數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，有大量的麻煩。

　　對于谷歌來說，對醫(yī)療保健的興趣更多的是要證明其在該領域的模型和算法。這也是Google Cloud Platform的一個自然擴展。谷歌還與Fitbit合作開發(fā)數(shù)據(jù)和健康API。有鑒于此，谷歌人工智能對醫(yī)療保健領域非常有興趣。

　　在Google I ／ O大會期間發(fā)布的一篇論文中，該公司介紹了它如何使用電子健康記錄。該公司指出，它與斯坦福大學、加州大學舊金山分校和芝加哥大學合作，探索深度學習模式如何應用于醫(yī)院的患者。關鍵的發(fā)展是谷歌正在尋求使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準備本身可以有許多分析工作。

　　谷歌的文章介紹了數(shù)據(jù)準備挑戰(zhàn)：

　　我們假設這些技術將很好地轉(zhuǎn)化進入醫(yī)療保?。痪唧w而言，深度學習方法可以包含整個EHR，包括自由文本筆記，為廣泛的臨床問題提供預測，并且它的準確程度超過傳統(tǒng)中最高水平的預測模型。我們的核心觀點是，與其直接調(diào)整EHR數(shù)據(jù)，將其映射為一組高度組織化、結(jié)構(gòu)化的預測變量，然后將這些變量饋送到統(tǒng)計模型中，我們還不如學習通過直接特征學習同步調(diào)諧輸入并預測醫(yī)療事件。

　　谷歌表示，該公司的模型能夠在預測意外再入院、出院和住院病死率方面進行擴展并準確預測。正如ZDNet先前報道的那樣，人工智能正在被用來更好地改善護理，同時降低成本。參看：

　　谷歌指出，它具有統(tǒng)計意義上的重要性，而且還僅僅是一個開始。預測和深度學習模型還僅僅是在使用回顧性數(shù)據(jù)。

　　事實上，在醫(yī)療保健中還有很多其他的地方可以使用人工智能和機器學習。例如：

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