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剑桥的Addenbrooke医院和来自世界各地的其他20家医院以及医疗保健技术领导者NVIDIA已经使用人工智能(AI)在全球范围内预测COVID患者的氧气需求
这项研究是由大流行引发的，旨在利用来自四大洲的数据，建立一个人工智能工具来预测新冠肺炎患者在医院护理的第一年可能需要多少额外的氧气
这项技术被称为联合学习，使用一种算法来分析患有COVID症状的医院患者的胸部x光和电子健康数据
为了保持严格的患者保密性，患者数据被完全匿名化，算法被发送到每个医院，因此没有数据被共享或离开其位置
一旦算法从数据中“学习”，分析就被整合在一起，构建了一个人工智能工具，可以预测世界任何地方医院COVID患者的氧气需求
今天发表在《自然医学》上的这项研究被称为考试(针对EMR CXR人工智能模型)，是迄今为止最大、最多样化的临床联合学习研究之一
为了检查考试的准确性，它在五大洲的许多医院进行了测试，包括阿登布鲁克医院
结果显示，它可以预测患者到达急诊科后24小时内所需的氧气，灵敏度为95%，特异性超过88%
“联合学习具有变革性的力量，可以为临床工作流程带来AI创新，”Fiona Gilbert教授说，他在剑桥领导了这项研究，是Addenbrooke医院的名誉顾问放射科医师，也是剑桥大学临床医学院的放射学主席
“我们与EXAM的持续合作表明，这种全球合作是可重复且更高效的，因此我们可以满足临床医生应对复杂健康挑战和未来流行病的需求
" 这项研究的第一作者
来自美国宾汉姆将军的伊泰·达扬
S
在开发EXAM算法的地方，他说，“通常在AI开发中，当你在一家医院的数据上创建一个算法时，它在其他任何医院都不能很好地工作
通过使用联合学习和来自不同大陆的客观、多模态数据开发考试模型，我们能够构建一个可推广的模型，帮助全球一线医生
" 这项考试研究汇集了北美、南美、欧洲和亚洲的合作者，只用了两周的人工智能“学习”就实现了高质量的预测
“联合学习允许研究人员合作，并利用人工智能的力量为我们在全球范围内所能做的事情设定了一个新的标准，”博士说
莫娜·G
英伟达医疗人工智能全球主管弗洛雷斯
“这不仅将推动医疗保健领域的人工智能，还将推动所有希望在不牺牲隐私的情况下构建强大模型的行业的人工智能
" 这项研究分析了来自世界各地的大约10，000名COVID患者的结果，其中包括250名在2020年3月/4月第一波大流行中来到阿登布鲁克医院的患者
这项研究得到了国家健康研究所(NIHR)剑桥生物医学研究中心的支持
考试模式的工作仍在继续
马萨诸塞州总布里格姆和NIHR剑桥英国广播公司正在与英伟达初创公司犀牛健康合作
大雁，用考试进行前瞻性研究
吉尔伯特教授补充道，“创建软件来匹配我们最好的放射科医生的表现是复杂的，但却是一个真正变革的愿望
我们越是能够使用联合学习和协作安全地集成来自不同来源的数据，并且拥有创新所需的空间，学者们就能越快地将这些变革性目标变为现实
"
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