您的手写医生笔记不 人工智能的下一个突破：分析医疗保健中的非结构化数据
2019年10月23日
劳伦·马菲奥
副首席分析师
人工智能的下一个突破：分析医疗保健中 电报粉丝数据 的非结构化数据
我们将介绍的内容
医疗保健中的非结构化数据是什么？
非结构化数据与结构化数据
使用非结构化数据的优点和缺点
将数据从非结构化格式转换为结构化格式
您的组织在采用 AI 时应避免什么
去年，一项研究宣称， 人工智能可以为败血症患者找到最佳 种族隔离斗争的领军人物德斯蒙德 治疗方法 。伦敦帝国理工学院的研究人员表示，他们的强化学习智能体——人工智能临床医生——在预测医院主要死亡原因的治疗方法方面，98% 的表现都优于医生。
当医生参与其中时，患者的死亡率反而上升了
为了训练他们的AI临床医生，研究人员 为该工具提供了48组结 新加坡电话列表 构化数据， 其中包含约10万名重症监护病房患者的记录。尽管该工具取得了成功，但仅靠结构化数据进行训练并不能全面了解每位患者的病史。要做到这一点，你需要使用 非结构化 数据来训练AI，而 非结构化数据占电子健康记录 (EHR) 中细节的80%您的手写医生笔记不。