AI 在建议败血症病例的适当治疗步骤方面表现优于人类

未来，人工智能将在医学中发挥重要作用。在诊断方面，已经进行了成功的测试：例如，计算机可以学习根据图像是否显示病理变化来非常准确地对其进行分类。然而，训练人工智能来检查患者随时间变化的状况并计算治疗建议更加困难——这正是 TU Wien 与维也纳医科大学合作取得的成果。

借助来自各医院重症监护病房的大量数据，开发了一种人工智能，可为因败血症而需要重症监护的人提供治疗建议。分析表明，人工智能已经超越了人类决策的质量。然而，现在讨论这些方法的法律方面也很重要。

充分利用现有数据

“在重症监护病房，会全天候收集大量不同的数据。患者会受到持续的医学监测。我们想研究这些数据是否可以比以前更好地使用，”该研究所的 Clemens Heitzinger 教授说。 TU Wien(维也纳)的分析与科学计算。他还是 TU Wien 跨学院“人工智能和机器学习中心”(CAIML) 的联合主任。

医务人员根据有充分根据的规则做出决定。大多数时候，他们非常清楚必须考虑哪些参数才能提供最好的护理。然而，计算机可以轻松地考虑比人类更多的参数——在某些情况下，这可以导致更好的决策。

计算机作为规划代理

“在我们的项目中，我们使用了一种称为强化学习的机器学习形式，”Clemens Heitzinger 说。“这不仅仅是简单的分类——例如，将大量图像分成显示肿瘤的图像和不显示肿瘤的图像——而是关于时间变化的进展，关于某个患者可能经历的发展。在数学上，这是完全不同的东西。在医学领域，这方面的研究很少。”

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