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在電子健康紀錄中「尋寶」

2018/5/11 — 13:56

深度學習演算法 (Deep learning) 在最近幾年突飛猛進,早已成為我們生活無聲無息的一部份。無論是 Google Translate、Snapchat 的智能面部裝飾、抑或是辨認人面的監控鏡頭,一切都建基於深度學習。

今天 Everest 想介紹日常少見的應用場景:公共醫療。Google 最近在《Nature》期刊發表了《Scalable and accurate deep learning with electronic health record》一文,展示了深度學習為醫療系統開源節流、提高效率的潛力。簡單而言,Google 利用十九萬名(美國)病人的病歷訓練深度學習模型,讓電腦尋找病歷中的規律,然後利用剩餘兩萬人的病歷證明模型可靠;例如,可以估算病人是否需要多次入院。

希望聽過簡報後,你也會明白這篇論文的意義。深度學習的技術細節,反而不太重要。下回再分享!

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報告:
Rajkomar, A., Oren, E., Chen, K., Dai, A.M., Hajaj, N., Hardt, A., ... & Dean, J. (2018). Scalable and accurate deep learning with electronic health records. npj Digital Medicine, 1. DOI: 10.1038/s41746-018-0029-1

原文刊於作者博客

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