新科技利用数据预测个人术后恢复
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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。”