UC Berkeley研究可解释的AI,预测退伍军人自杀风险

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加州大学伯克利分校研究可解释的人工智能,预测退伍军人自杀风险

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雷锋网:据报道,加州大学伯克利分校的研究人员一直在使用深度学习来分析电子健康记录数据,以协助VA(美国退伍军人事务部,以下简称VA)处理心理问题退伍军人

研究人员在一个数据集中进行数据训练建模,该数据集包含波士顿医院医院重症监护室约40,000名患者的医疗记录信息,以生成定制的动态自杀风险指数,旨在识别有自杀风险的患者。该组模型被提供给VA。

根据弗吉尼亚州的报告数据,自美国发动伊拉克和阿富汗战争以来,平均每年有8000名士兵自杀。

VA推出的“百万退伍军人自杀预防示范项目”旨在解决这一问题。

该项目的早期工作重点是从各种复杂的数据库中寻找模式和模式,以建立神经网络,然后根据数据集中的出院记录和医生笔记计算和分类具有高自杀风险的患者。

VA还与美国能源部合作,为该项目应用超级计算,软件开发和网络。与此同时,VA还为70万名退伍军人收集医疗记录和基因组数据集,并为全美2200万退伍军人收集EHR数据。

防御计划将VA的EHR系统与美国能源部的高性能计算,人工智能和数据分析资源相结合。最初的任务是预防自杀和前列腺癌和心血管疾病分析。

加州大学伯克利实验室发言人Sylvie Chrisvilly在一份声明中说:“美国退伍军人事务部一直在为大约70万需要美国能源部的退伍军人收集医疗记录和基因组数据。帮助分析这些信息并提出可解释的规则和改善这些人的医疗保健的理由。“

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