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    這家公司想讓普通醫院,也有機器學習能力

    本文作者: 張利 2016-12-02 20:56
    導語:若有大量的健康數據,但用不好,那數據就變成了負擔~

    Health Catalyst公司發布了免費開源機器學習和人工智能工具。這是一家美國醫療數據管理分析服務公司,他們的創始人全都來自于一家美國頂尖的醫療保健系統。他們掌握浩繁的數據資料,對數據分析方法了如指掌,在結果優化方面具有豐富的經驗。

    創立公司初,他們主要為診所和醫院創建數據庫。之后他們逐漸意識到只做基本的數據管理是不夠的,他們需要能夠幫助他們的客戶找出數據的趨勢、制定針對性計劃、加強醫療流程標準化,或者其他有組織性的變革,來促進持續的臨床醫療的提升。經過了數年的錯誤嘗試之后,他們實現了突破,做出了成熟的具有預測分析能力的預測分析軟件。

    這家公司想讓普通醫院,也有機器學習能力

    Health Catalys公司的數據科學負責人說:“無論你有什么樣的數據集,有了這些免費的預測分析軟件以后,你都可以創建一個模型”。在該公司的Healthcare.ai網站上,醫院和其他醫療組織都可以免費使用開源的預測分析軟件。

    這次,該公司將其成熟的機器學習算法的中央存儲庫免費開放,這樣一來,大量的技術型醫療專業人士能夠快速使用Healthcare.ai網站的機器學習工具,建立專屬他們的準確模型。

    目前, 利用機器學習和預測分析改進醫療行業的技術,僅僅應用于很少一部分精英數據科學家中,而且這些人大部分分布在全國頂尖的學術醫療中心中。而Healthcare.ai的開源預測分析軟件,主要是為成千上萬的只有基本計算技能,卻對應用新科技改善病人治療有興趣的醫護人員使用的,這也是該公司普及機器學習的一部分。

    這家公司想讓普通醫院,也有機器學習能力

    Health Catalys執行副總裁Dale Sanders說:“我們不是在這里無私奉獻,我們期待,向開源社區提交我們的工具和算法之后,數據科學家之外的眾人的智慧會使我們共同受惠,并且可以進一步促進行業交流?!?/p>

    Healthcare.ai不同于其他的機器學習工具,這個平臺上有醫療數據科學領域兩種常用語言的工具包——R和Python。該公司希望通過精簡創建和部署模型、創建醫療行業專用的功能功能模塊,來簡化醫療機器學習的過程。Healthcare.ai上的兩個工具包提供了一個簡單的方法,來建立專屬于醫療系統的數據模型。它們包括線性和隨機模型,處理丟失數據的方法,選取特征的指南,適當的性能指標和簡單的數據庫連接。

    Healthcare.ai中的工具可以使智能機器人開發商,數據架構師和SQL開發人員利用醫療保健數據,創建適當且準確的模型,而無需雇傭數據科學家。

    這家公司想讓普通醫院,也有機器學習能力

    Healthcare.ai用戶也可以在網站上建立模型,以確保創建的模型有最高精確度。例如,建立一個減少再入院的模型,或一個改善心力衰竭護理過程和治療結果的模型。這樣的模型包括但不限于CLABSI預測模型、 COPD和其他慢性病的再住院模型,方案優化模型和支付傾向方面的金融預測模型等。

    “如果我們的嘗試成功了,這將大大改善患者的治療體驗,”公司數據科學負責人補充說。 “這是我們做這件事情的主要動力”。

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