UC Berkeley研究可解釋的AI，預(yù)測退伍軍人自殺風(fēng)險

雷鋒網(wǎng)按：據(jù)悉，加州大學(xué)伯克利分校的研究人員，已在利用深度學(xué)習(xí)分析電子健康記錄數(shù)據(jù)，以輔助VA（美國退伍軍人事務(wù)部，以下簡稱VA）應(yīng)對退伍軍人的心理問題。

研究人員在一個包含波士頓某醫(yī)院重癥監(jiān)護(hù)室約4萬名患者醫(yī)療記錄信息的數(shù)據(jù)集中，進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練建模，生成定制的動態(tài)自殺風(fēng)險指數(shù)，其目的是識別有自殺風(fēng)險的患者，從而將這套模型提供給VA。

據(jù)VA報告數(shù)據(jù)顯示，自從美國發(fā)動伊拉克和阿富汗戰(zhàn)爭以來，平均每年有8000名士兵自殺。

而VA推出的“百萬退伍軍人自殺預(yù)防示范項目”，旨在解決這一問題。

該項目的早期工作主要集中從多樣化和復(fù)雜的數(shù)據(jù)池中尋找規(guī)律和模式，以此建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后從數(shù)據(jù)集中的出院筆記和醫(yī)生筆記里，計算和分類出自殺風(fēng)險高的患者。

VA還在聯(lián)合美國能源部，努力將超級計算、軟件開發(fā)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于這個項目當(dāng)中。與此同時，VA也在收集70萬退伍軍人的醫(yī)療記錄和基因組數(shù)據(jù)集，以及全美2200萬退伍軍人的EHR數(shù)據(jù)。

該防范項目將VA的EHR系統(tǒng)與美國能源部的高性能計算、人工智能和數(shù)據(jù)分析資源相結(jié)合，初期的重要任務(wù)是自殺預(yù)防以及前列腺癌和心血管疾病分析等。

UC Berkeley實驗室發(fā)言人西爾維·婭克里維利在一份聲明中談到，“美國退伍軍人事務(wù)部一直在收集約70萬名退伍軍人的醫(yī)療記錄和基因組數(shù)據(jù)，他們需要美國能源部的幫助，來分析這些信息，得出可解釋的規(guī)律和原因，以改善這些人的醫(yī)療保健。”

克里維利團(tuán)隊認(rèn)為，將醫(yī)生的臨床經(jīng)驗整合到算法模型和技術(shù)平臺中，將會有效提高深度學(xué)習(xí)模型的靈敏度/特異度和魯棒性，而醫(yī)生團(tuán)隊充分的信任，也會進(jìn)一步推動工科團(tuán)隊開發(fā)出可解釋的人工智能模型。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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