西班牙已經(jīng)成為了歐洲受到新冠肺炎大流行打擊最嚴(yán)重的國家之一，累計(jì)發(fā)現(xiàn)的病例已經(jīng)超過了170萬例。盡管在過去幾個(gè)月中，新冠肺炎的第二波大流行波及全國，但是巴塞羅那的醫(yī)院診所已經(jīng)利用人工智能成功地將新冠肺炎患者的死亡率降低了一半。

據(jù)了解，加泰羅尼亞州的醫(yī)院已經(jīng)開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以預(yù)測新冠肺炎的患者何時(shí)會(huì)出現(xiàn)病情惡化以及如何為患者制訂個(gè)性化的治療方案以避免最壞的結(jié)果。

傳染病?？漆t(yī)師Carol Garcia-Vidal表示：“當(dāng)你只有一名患者處于危急狀態(tài)之中時(shí)，你可以對(duì)他/她進(jìn)行特別護(hù)理。但是如果你有700名危重患者的時(shí)候，你就需要這樣的工具了。”所以，Carol Garcia-Vidal也是領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)該工具的IDIBAPS研究人員。

在新冠肺炎大流行之前，這家醫(yī)院已經(jīng)在研究將可變數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可分析形式的軟件。因此，當(dāng)這家醫(yī)院在三月份開始接收新冠肺炎患者的時(shí)候，他們利用這個(gè)系統(tǒng)開始分析來自2000名患者的3萬億條結(jié)構(gòu)化的匿名數(shù)據(jù)。

該醫(yī)院的目標(biāo)是訓(xùn)練這款工具識(shí)別模式，并針對(duì)每一位患者找到最為有效的治療方式，以及應(yīng)該何時(shí)進(jìn)行這些治療。

Garcia-Vidal和她的團(tuán)隊(duì)通過這項(xiàng)工作發(fā)現(xiàn)，病毒在每個(gè)人身上發(fā)作的方式不盡相同。García-Vidal對(duì)ZDNet表示，“有的患者出現(xiàn)了發(fā)炎的癥狀，有些患者出現(xiàn)了凝血病，還有些患者出現(xiàn)了超級(jí)感染的癥狀。”每類患者都需要不同的藥物，因此需要個(gè)性化的治療。

得益于EIT Health的資助，這個(gè)人工智能系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展為一個(gè)面板，可以實(shí)時(shí)顯示在醫(yī)生的電腦上，它目前已經(jīng)成為了醫(yī)生們?nèi)粘Ｊ褂玫囊豢罟ぞ?。在流行病學(xué)家的監(jiān)督下，該工具可以對(duì)病患進(jìn)行分類并提供更加個(gè)性化的治療。

García-Vidal表示，“以前從來沒有人這樣做過，”研究人員最近為系統(tǒng)添加了兩種模式，包括因?yàn)椴∏榉€(wěn)定可以出院以便騰出床位的模式和很有可能會(huì)死亡的模式。預(yù)測的準(zhǔn)確度高達(dá)90%。她表示：“這些功能對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師以及那些專業(yè)與新冠肺炎毫無關(guān)聯(lián)的人——例如婦科醫(yī)師或者創(chuàng)傷科醫(yī)師來說非常有用。”和許多其他國家一樣，在新冠肺炎第一波的流行中，所有科室的醫(yī)生都被要求為這些患者提供治療。

據(jù)García-Vidal介紹，該系統(tǒng)也被用于當(dāng)前新冠肺炎大流行的第二波，加泰羅尼亞州醫(yī)院的重癥監(jiān)護(hù)患者數(shù)量已經(jīng)增加。他們的計(jì)劃是將該工具也提供給其他的醫(yī)院使用。

同時(shí)，巴塞羅那超級(jí)計(jì)算中心（Barcelona Supercomputing Center，BSC）也正在分析一組數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自于3月份新冠肺炎大流行期間醫(yī)院診所治療的3000名醫(yī)療病例。

這樣做的目的是為了開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，該模型將尋找常見模式并生成癥狀演變的預(yù)測。如此一來，就可以確定患者是否需要呼吸機(jī)，或者應(yīng)該直接被送進(jìn)重癥監(jiān)護(hù)室。

BSC研究人員Marta Villegas解釋說，某些數(shù)據(jù)——例如年齡、性別、生命體征和所用藥物是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而其他數(shù)據(jù)則不是。它們是用自然語言編寫的文本，例如出院報(bào)告和放射檢測報(bào)告等。

而超級(jí)計(jì)算帶來了更強(qiáng)大的計(jì)算容量和能力，可以從這些報(bào)告中提取基本信息，并訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，以預(yù)測疾病的發(fā)展，根據(jù)患者個(gè)人先前的情況預(yù)測其對(duì)治療的反應(yīng)。

目前，這種基于自然語言處理的方法也正在馬德里的一家醫(yī)院中進(jìn)行測試。