新华社墨尔本11月18日电 澳大利亚墨尔本大学日前发布公报说,该校参与的研究团队开发出一种人工智能(AI)工具,创建了患者的“数字孪生体”,并能成功预测患者的个体健康状况。
研究团队使用3组涵盖数千份患者电子健康记录的数据集,对现有的大型语言模型进行了训练。这款名为“数字孪生-生成式预训练变换器”(DT-GPT)的AI模型对阿尔茨海默病、非小细胞肺癌患者,以及重症监护病房患者的医疗数据进行了分析。
该模型可生成患者的“数字孪生体”,并结合医学文献知识,对患者的病史、实验室化验结果、诊断和治疗方案等进行综合分析。检验结果显示,DT-GPT能够准确预测患者的健康状况变化,且准确性优于其他14种最先进的机器学习模型。例如,研究人员为3.5万多名重症监护病房的患者创建了“数字孪生体”,并依据前一天的实验室化验结果,准确地预测了他们在24小时内的镁水平、血氧饱和度及呼吸频率的变化。
研究人员表示,这一大模型工具“可使医生提前判断患者健康状况是否会恶化,从而尽早干预”,并能预测药物副作用,帮助医生根据每位患者的独特特征定制治疗方案,改善治疗效果。这项技术为从被动医疗转向预测性和个性化医疗铺平了道路,可能为临床试验领域带来颠覆性影响。
相关研究结果已发表于英国《自然合作期刊-数字医学》杂志。
新华社墨尔本11月18日电 澳大利亚墨尔本大学日前发布公报说,该校参与的研究团队开发出一种人工智能(AI)工具,创建了患者的“数字孪生体”,并能成功预测患者的个体健康状况。
研究团队使用3组涵盖数千份患者电子健康记录的数据集,对现有的大型语言模型进行了训练。这款名为“数字孪生-生成式预训练变换器”(DT-GPT)的AI模型对阿尔茨海默病、非小细胞肺癌患者,以及重症监护病房患者的医疗数据进行了分析。
该模型可生成患者的“数字孪生体”,并结合医学文献知识,对患者的病史、实验室化验结果、诊断和治疗方案等进行综合分析。检验结果显示,DT-GPT能够准确预测患者的健康状况变化,且准确性优于其他14种最先进的机器学习模型。例如,研究人员为3.5万多名重症监护病房的患者创建了“数字孪生体”,并依据前一天的实验室化验结果,准确地预测了他们在24小时内的镁水平、血氧饱和度及呼吸频率的变化。
研究人员表示,这一大模型工具“可使医生提前判断患者健康状况是否会恶化,从而尽早干预”,并能预测药物副作用,帮助医生根据每位患者的独特特征定制治疗方案,改善治疗效果。这项技术为从被动医疗转向预测性和个性化医疗铺平了道路,可能为临床试验领域带来颠覆性影响。
相关研究结果已发表于英国《自然合作期刊-数字医学》杂志。
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