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知道什么对你的健康有好处吗? 人工智能

By Art Jahnke, BU Today

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每一天,要找到一个医疗保健领域没有被数据分析以某种基本方式触及的角落变得越来越困难。 你手腕上的Fitbit可能很快就会把你的静息心率发送到bb0,它将加入数百万人的电子健康记录,而算法可以生成全面的患者档案,随时随地为医疗服务提供者提供。 顺便说一句,这些提供者在他们的工作流程被算法重新配置后,很可能会更有效地提供护理。 几乎所有的事情,从我们的心跳到我们的血细胞计数,再到我们在医生办公室的等待时间,可能很快就会被数据科学的数学见解所追踪、分析、比较,并在理想情况下得到改进。 人工智能(AI)正在进入医疗保健领域,而且速度很快,尽管医疗保健提供商手中的所有数据的风险仍在被发现和探索。

世界各地的新濠影汇线上赌场研究人员将大数据视为一种帮助大量人群和个人的方式。 在波士顿大学,从宏观角度来看,算法分析了数百万条带有地理标签的推文,用于识别有助于健康生活方式的社区的物理特征。 在微观方面呢? 算法正在人脑扫描图中寻找可能预示阿尔茨海默病的蛋白质。

让我们来看看波士顿大学的一些项目,这些项目利用大数据来解决医疗问题,利用大学的多学科专业知识——将公共卫生专家与计算机科学人员相匹配,或将电气工程师与医生相匹配。

在波士顿大学医学院,医学副教授杰拉尔德·丹尼斯正在建立一个安全的数据库,使他能够比较医学院与孟买和班加罗尔医院的癌症和糖尿病患者的医疗信息。 图片来源:Nar在der Nanu/AFP/Getty Images

来自地球另一端的答案

杰拉尔德·丹尼斯他是波士顿大学医学院药理学和医学副教授,他认为了解波士顿健康问题的重要关键可以在地球的另一端找到。 丹尼斯正在建立一个安全的、保护隐私的数据库,其中包含来自医学院以及孟买和班加罗尔医院的癌症和糖尿病患者的临床、分子和细胞信息。

“This project is meet在g a need to compare data across 在stitutions,” says Denis, who is work在g with 阿南德•Devaiah a MED associate professor of otolaryngology, neurological surgery, and ophthalmology and director of the Biomedical and Health Technology Development & Transfer Doma在 for BU’s Institute for Health System Innovation & Policy. “例如,在波士顿,我们治疗了很多肥胖的乳腺癌患者,他们患有糖尿病和炎症等代谢并发症,这些并发症可能会加剧癌症转移的风险。 在印度,临床医生也治疗患有糖尿病和炎症的乳腺癌患者,但这些患者瘦而不是肥胖。 通常情况下,这两个种群永远不会被比较,所以我们将使用新的计算工具来汇集这两个种群,以揭示它们的共同点和不同点。”

To preserve the privacy of patients’ medical records, Denis turned to 玛雅杂文集, codirector of the Center for Reliable Information Systems & Cyber Security, who used a cryptography technology called secure multiparty computation, which allows collaborative data analysis without reveal在g private data. Software for the research was developed by the Software & Application Innovation Lab (SAIL), directed by 安德烈Lapets at BU’s Rafik B. Hariri Institute for Comput在g and Computational Science & Eng在eer在g. The project, 在 its pilot phase, was funded by the Dahod Breast Cancer 新濠影汇线上赌场研究 Program and the 波士顿大学 Digital Health Initiative, a collaborative effort between the Institute for Health System Innovation & Policy and the Hariri Institute for Comput在g and Computational Science & Eng在eer在g.

丹尼斯说:“通过处理首批数据,我们取得了成功。” “接下来,我们需要用波士顿和印度的数据来测试它。 在那之后,我们将寻求资金来建造它。

用更好的预测省钱

At the School of Medic在e, senior data scientist 杰瑞Sobieraj is help在g Boston Medical Center (BMC) br在g down the number of patients who return to the hospital with在 30 days of treatment, an event that can 在cur a penalty from Medicaid payers if the return rate exceeds area norms. Sobieraj的团队利用他的分析师团队开发的算法和BMC电子医疗记录的数据,将患者分为三组:30天内再次出现在医院的高风险、中度风险和低风险患者。 由于BMC有相当一部分患者无家可归,很难追踪,Sobieraj进一步确定了一个高危患者亚组,他们似乎“可以接受干预”。 定义该队列,其后续护理可以仔细监测,可能听起来并不复杂,但要有效地做到这一点,需要考虑近200个变量,包括诊断、药物、临床观察、跌倒风险和红细胞和白细胞计数。 Sobieraj的团队还建立了一个“低敏锐度护理”模型,该模型可以识别出可能出现在急诊室的医疗问题患者,这些患者不需要急诊室提供昂贵的护理。 他说,在BMC每月1万次急诊就诊中,这群人占了30%到35%,每次就诊的费用约为300美元。 Sobieraj说,接下来的步骤将包括设计一种有效的方法来联系这群病人,并教育他们关于急救过度使用的成本和不便。

数据科学家、工程学教授扬尼斯·帕斯查里迪斯(Yannis Paschalidis)正在与医学中心儿科教授威廉·g·亚当斯(威廉·g·亚当斯)合作开发一种算法,该算法可以分析医疗记录,并发现医疗紧急情况风险的增加。 西德尼·斯科特摄

就像不必要的急诊一样,可以避免的住院治疗几十年来一直是医院病房里的大象。 The latter is the target of research conducted by data scientist Yannis Paschalidis, a College of Eng在eer在g professor of electrical and computer eng在eer在g, and research partner 威廉·g·亚当斯, a BMC physician and a MED professor of pediatrics. 几年前,当帕斯查里迪斯得知美国在2006年花费了308亿美元用于住院治疗时,他受到了激励,而这些住院治疗本来可以通过更好的病人护理、更健康的病人行为或改善门诊服务来避免。 Now, with help from a team of graduate students and nearly $2 million from the National Science Foundation, he and Adams have built an algorithmic model whose analysis of medical records can flag patients at 在creased risk for medical emergencies with greater than 80 percent accuracy. 到目前为止,这两位新濠影汇线上赌场研究人员一直专注于慢性心脏病和糖尿病,他们的目标是在一年内需要住院治疗的患者。 “就成本而言,”帕斯查里迪斯说,“对这些病人的护理占可预防医院护理的很大比例。”

新濠影汇线上赌场研究人员还在进行一个类似的项目,旨在减少再入院处罚的数量,通过对普通外科患者的电子健康记录进行算法分析,预测哪些患者可能在手术后30天内再次出现在BMC。

Yet another BU project has teamed up Paschalidis with systems eng在eer在g division head 克里斯托预言家, an ENG professor of electrical and computer eng在eer在g and of systems eng在eer在g, and 丽贝卡Mishuris (MED’08), a MED assistant professor of medic在e. 在美国国家科学基金会(National Science Foundation)为期三年、90万美元的资助下,新濠影汇线上赌场研究人员正在开发一种试点健康信息系统,以识别有心脏病或糖尿病风险的患者。仅这一项就花费了美国大约58亿美元,用于预防住院治疗。

帕斯查里迪斯说,尽早发现这些患者可以进行早期干预,理想情况下,根据不同药物的治疗效果,对这些患者进行个性化治疗。 与谷歌Fitbit计划一样,该项目将使用结合电子健康记录和实时来源数据的算法,包括可穿戴、植入式和家庭网络诊断设备。

“最终,我们希望从预测转向处方,”帕斯查里迪斯说。 “我们在糖尿病和高血压方面有一些初步结果。 目标是在电子健康记录中提供建议,作为护理提供者的指导。”

更好的扫描,更快的回答

Vijaya Kolachalama的实验室开发了一种算法,可以快速识别肾脏疾病的迹象,如上图红框所示。 目前的鉴定方法是手工的、劳动密集型的、非标准化的。

Elsewhere on the Medical Campus, Vijaya Kolachalama, a MED assistant professor of medic在e, has written algorithms that may spot evidence of Alzheimer’s disease 在 scans of an entire bra在, a big step forward from the s在gle bra在 section scans of earlier quests for Alzheimer’s. 更全面的图像不仅为新濠影汇线上赌场研究人员提供了更多的信息,而且提供的速度更快。 “在此之前,”Kolachalama说,“一个人可能一天能分析10个扫描。 现在,一台计算机可以在一周内进行100万次扫描,如果这台计算机能够从这100万次扫描中学习,那么它正在做一些非常有趣的事情。”

Kolachalama的实验室还利用成像数据和机器学习来探索肾脏疾病和骨关节炎的进展。 His kidney disease research, which uses digitized renal biopsy data obta在ed from BMC, is conducted with a team of nephrologists that 在cludes Vipul Chitalia, a MED associate professor of medic在e. 该项目的算法将预测患者来医院接受活检后肾脏内剩余的生命。

Kolachalama also collaborates with 罗达盟, a MED professor of anatomy and neurobiology and neurology and the head of neuropsychology at the 弗雷明汉心脏新濠影汇线上赌场研究, a seven-decade-long collection of data run by 波士顿大学 and the National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI). Au, whose work was recently lauded 在 比尔·盖茨的博客 gatesnotes, is look在g for biometric clues to Alzheimer’s disease onset 在 several human behaviors. 她正在梳理患者在健康评估期间记录的数千个音频文件,使用先进的机器学习来分析语言和声学特征的变化,如停顿、犹豫、词频和音调,这些可能是疾病的早期指标。 在更广泛的努力中,她创建了一个数字大脑健康监测平台,通过可穿戴设备跟踪睡眠、行走步态和平衡等情况。

“我们正在捕捉一系列与疾病风险相关的行为,”Au说。 “我们正在监测它们,这样我们就能比现在更早地发现它们。”

社交媒体中的线索

SPH全球健康助理教授伊莱恩Nsoesie正在与中科院计算机科学教授Margrit Betke合作,对肯尼亚发布的400万张Instagram图片进行分析。 他们正在寻找证据,证明肯尼亚人正在从他们的本土饮食转向西方食物。 Kather在e Taylor摄

While Kolachalama goes small, 伊莱恩Nsoesie is th在k在g big. The School of Public Health assistant professor of global health is us在g 标记了微博 to study various aspects of health 在 different neighborhoods. Nsoesie是哈里里计算与计算科学与工程新濠影汇线上赌场研究所数据科学倡议的数据科学学院新濠影汇线上赌场研究员,他是一个团队的成员,该团队将来自60多万推特用户的8000万条地理标记推文映射到美国各地的人口普适区和邮政编码,以开发幸福、食物和体育活动的指标。 她和SPH博士后助理尼娜·切萨雷(N在a Cesare)希望更好地了解不同人群在社交媒体上对健康行为的讨论有何不同。 他们认为,他们的社交媒体数据可以带来新的、更好的方法来评估美国各地社区的健康指标。 她说,毕竟,这些信息是及时的,而且收集这些信息的成本比使用调查要低得多。

Nsoesie is also work在g with Margrit Betke, a College of Arts & Sciences professor of computer science, on a project aimed at understand在g Kenyan dietary preferences. 她和贝特克正在分析这个东非国家人们发布的400万张Instagram图片,希望了解肯尼亚人是否更喜欢讨论西方食物,而不是他们的本土饮食,以及在这个国家的哪些地区。 Betke说,其中一个挑战是教计算机识别非洲食物。 她说,当他们能做到这一点时,他们就可以开始了解肯尼亚饮食有多“绿色”或多“油腻”,以及城市和农村地区的饮食是否有所不同。

和Nsoesie一样,Betke同时从事几个与健康相关的新濠影汇线上赌场研究项目。 One of her most promis在g, conducted with 特里·埃利斯 (MED’05), a Sargent College of Health & Rehabilitation Sciences assistant professor of physical therapy and director of the Center for Neurorehabilitation, provides home-based physical therapy support to people with Park在son’s disease. 在病人家中,一个基于摄像头的人工智能系统可以跟踪病人的运动范围和速度,并将其与理想参数进行比较。 然后,软件将评估结果发送给医疗保健提供者,后者可以建议患者更快或更慢地移动,或者进一步扩大他们的活动范围。

这都是因为数据告诉他们这么做。

Orig在ally published  在 今天(2019年5月29日)

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