Искусственный интеллект в хирургии: как большие языковые модели помогают предсказать осложнения
Ежегодно миллионы людей переносят хирургические вмешательства. Послеоперационные осложнения, такие как пневмония, тромбы и инфекции, могут значительно ухудшить исход лечения, увеличить время пребывания в больнице и даже привести к летальному исходу. Более 10% пациентов сталкиваются с такими осложнениями, что делает раннее выявление рисков критически важным. Однако точное прогнозирование этих рисков остается сложной задачей.
Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности большие языковые модели (LLM), предлагают новое решение для прогнозирования послеоперационных осложнений. Исследование под руководством Чэньяна Лу, профессора компьютерных наук и инженерии в Университете Вашингтона в Сент-Луисе, показало, что специализированные LLM могут значительно превзойти традиционные методы машинного обучения.
Традиционные модели прогнозирования риска опираются на структурированные данные, такие как результаты лабораторных тестов, демографические данные и хирургические подробности. Однако эти данные часто не учитывают нюансы, описанные в клинических заметках. LLM, обученные на медицинской литературе и электронных медицинских картах, способны анализировать текстовые заметки и выявлять скрытые закономерности.
Исследователи проанализировали почти 85 000 хирургических записей из академического медицинского центра за период с 2018 по 2021 год. Новая модель правильно предсказала на 39 пациентов больше осложнений, чем традиционные методы. Это означает, что врачи смогут раньше выявлять риски и принимать меры для их предотвращения.
Одним из ключевых преимуществ LLM является их универсальность. Как отметил Чарльз Альба, аспирант Университета Вашингтона, такие модели могут прогнозировать множество различных осложнений одновременно, что делает их более эффективными, чем специализированные модели.
Джоанна Абрахам, доцент анестезиологии, подчеркивает, что такие модели могут быть использованы в различных клинических условиях для прогнозирования широкого спектра осложнений. Это позволит врачам принимать упреждающие меры и улучшать результаты лечения пациентов.
Использование больших языковых моделей в хирургии открывает новые возможности для раннего выявления рисков и предотвращения осложнений. Это не только повышает безопасность пациентов, но и снижает затраты на здравоохранение. Дальнейшие исследования и внедрение таких технологий могут значительно улучшить исходы хирургических вмешательств.
Новый подход: большие языковые модели (LLM)
Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности большие языковые модели (LLM), предлагают новое решение для прогнозирования послеоперационных осложнений. Исследование под руководством Чэньяна Лу, профессора компьютерных наук и инженерии в Университете Вашингтона в Сент-Луисе, показало, что специализированные LLM могут значительно превзойти традиционные методы машинного обучения.
Как это работает?
Традиционные модели прогнозирования риска опираются на структурированные данные, такие как результаты лабораторных тестов, демографические данные и хирургические подробности. Однако эти данные часто не учитывают нюансы, описанные в клинических заметках. LLM, обученные на медицинской литературе и электронных медицинских картах, способны анализировать текстовые заметки и выявлять скрытые закономерности.
Результаты исследования
Исследователи проанализировали почти 85 000 хирургических записей из академического медицинского центра за период с 2018 по 2021 год. Новая модель правильно предсказала на 39 пациентов больше осложнений, чем традиционные методы. Это означает, что врачи смогут раньше выявлять риски и принимать меры для их предотвращения.
Преимущества универсальных моделей
Одним из ключевых преимуществ LLM является их универсальность. Как отметил Чарльз Альба, аспирант Университета Вашингтона, такие модели могут прогнозировать множество различных осложнений одновременно, что делает их более эффективными, чем специализированные модели.
Будущее применение
Джоанна Абрахам, доцент анестезиологии, подчеркивает, что такие модели могут быть использованы в различных клинических условиях для прогнозирования широкого спектра осложнений. Это позволит врачам принимать упреждающие меры и улучшать результаты лечения пациентов.
Заключение
Использование больших языковых моделей в хирургии открывает новые возможности для раннего выявления рисков и предотвращения осложнений. Это не только повышает безопасность пациентов, но и снижает затраты на здравоохранение. Дальнейшие исследования и внедрение таких технологий могут значительно улучшить исходы хирургических вмешательств.
