@ 2014.07.05 , 11:19

新科技利用数据预测个人术后恢复

[-]

不管是从医学层面,还是科技层面,接受某项治疗时,病人都很难得到一个确切的结果预测。福音来啦,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的 Cynthia Rudin 带领小组开发了一套基于个人实际数据的分析工具,帮助病人预计术后恢复情况。这一定制预测技术,能够使病人对自己的术后恢复速度,以及长期治疗中的各种反应做到心中有数。

“病人接受治疗时,需要全面真切地了解各种可能出现的状况,”,CSAIL 的主要研究人兼MIT斯隆管理学院副教授 Cynthia Rudin 谈到。

利用 UCLA(加州大学洛杉矶分校)医院收集到的前列腺手术切除病人的数据,她和同事开发了一套术后恢复数据模型。该模型“不仅可以基于个体特征,向病人展示术后恢复的平均状态曲线。还可以为恢复过程中可能出现的不确定状况进行分类描述。一系列的实践表明,其准确程度令人可观。”

Rudin 和同事在前列腺切除手术上实践的同时,发现这一技术同样适用于其它疾病治疗,如中风。

Rudin 的团队成员包括 CSAIL 博士在读生 Fulton Wang,Tyler McCormick 和 John Gore,后两者曾在华盛顿大学就前列腺切除手术后,□□恢复预测开发了自己的贝叶斯模型。它们采集了大约300名患者的数据,这些数据包括患者进行前列腺激光切除手术前,以及手术后三年的身体信息。这项具有互动功能的新工具,可以帮助患者在进行手术之前,对以后的恢复状况有个合理预期。这个工具描绘的曲线主要是患者术后□□的变化情况,不过一些颜色较浅的曲线也能展示更全面的可能性。

“我们的初衷是想帮助病人,更全面地了解即将接受的手术,合理预期恢复状况,”,Rudin 谈到:“我们不能准确预测恢复结果,但至少可以根据个人信息提供有可能出现的结果。这个模型极富互动性,患者可以修改年龄或□□水平,观察到这些恢复曲线的变化情况。”

华盛顿大学泌尿学助教 John Gore,提供了相关论文中的数据。,Rudin 的目标是,这个互动性的工具能够在几个月后获得批准,为病人在诊所就诊时提供帮助。

通过大量数据分析权衡,病人在接受治疗时将获益匪浅。她说道:“医疗预测的市场越来越大。目前为止,每当患者心存疑问,向医生咨询时,获得的信息通常很宽泛,几乎是书本式的回复,没有很好地和个人特征结合。如今,病人可以以数据为参考,作出更加合理判断。我们所做的仅仅是让数据说话。”

本文译自 CSAIL,由译者 claudio 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


给这篇稿打赏,让译者更有动力 !
支付宝打赏 [x]
您的大名: 打赏金额:

0.0
赞一个 (0)

24H最赞