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    AI快速在虛擬訪問記錄中嗅出COVID

    4月下旬,CDC在其COVID-19癥狀列表中添加了受損的味道和/或氣味。多虧了AI和自然語言處理(NLP),南卡羅來納州醫(yī)科大學的研究人員擊敗了聯(lián)邦機構。

    實際上,該團隊已經建議其ER工作人員詢問味道和氣味,這是標準COVID檢查的一部分。

    MUSC小組成員在5月25日在線發(fā)布在《華爾街日報》上的案例報告中寫道:“這項成就“證明了一種數據驅動的方法在識別新型感染中相關癥狀(如這種迅速發(fā)展的大流行的根源)中的價值”。美國醫(yī)學信息學協(xié)會的代表。

    醫(yī)學博士吉哈德·奧貝德(Jihad Obeid),醫(yī)學碩士(MS)的萊斯利·萊納特(Leslie Lenert)及其同事通過深度學習來解析遠程醫(yī)療就診時口頭收集的非結構化臨床筆記,從而得出了他們的發(fā)現(xiàn)。

    該技術在預測COVID陽性實驗室測試中僅取得了適度的性能(AUC = 0.729)。作者認為,這可能是由于筆記中的大量雜音所致,這是模板文本和患者輸入的數據所不可避免的。

    盡管如此,盡管面臨這些挑戰(zhàn),該模型的結果仍然足夠強大,足以促使人們提出建議,對那些提到味覺或嗅覺問題的患者進行優(yōu)先測試。

    作者在討論中評論說:“即使模型不完善,也有可能對人群進行風險分層,從而將資源直接分配給最需要的患者。”

    他們總結說,諸如NLP和AI方法之類的信息學工具“在臨床系統(tǒng)開發(fā)初期用于暴發(fā)反應的早期應用到數據流時,可能會產生重大的臨床影響。”

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