医院专家花费更多时间来治疗患者而花更少的时间处理转诊的日子可能很快就会过去。新西兰AI论坛最近的健康研究报告称，花费了数千万美元来开发人工智能系统，以加快医院的流程。传统上，由GP管理患者转诊的转诊心脏病专家转诊是基于纸张的过程。
耗时的手动过程需要根据紧急程度和协议对引荐进行优先排序。奥克兰公司Precision Driven Health(PDH)表示，PDH将在七年内投资3,800万美元，通过对数据进行机器学习来个性化医疗保健。
PDH是Orion Health，奥克兰大学和Waitemata地区卫生局之间的研究合作伙伴关系。AI论坛的报告称，Waitemata DHB确定心脏病专家花费的时间过高，无法分诊患者的转诊和审查文书工作。毫不奇怪，心脏病专家宁愿花费更多的时间来治疗患者，而花更少的时间来处理转诊。
AI论坛执行董事Emma Naji表示，PDH的目的是利用转移学习来减少医院心脏病专家优先考虑全科医生转诊的时间。
纳吉(Naji)在新西兰AI论坛上接管了本·里德(Ben Reid)。她拥有20年的创业生涯，包括数字语音和识别，无人机和AI。她与人共同创立了英国最早的商业无人机公司之一，并在新西兰创立了AI Advisory。
减少分诊时间使心脏病专家可以将更多的时间花在患者身上，减少患者的等待时间，并改善正确治疗和护理的提供。
“ PDH的数据科学家Edmond Zhang博士正在针对不同的数据类型使用不同的机器学习模型，包括图像，扫描，基于文本的数据以及诸如实验室测试结果之类的结构化数据。
这些输出被合并到一个统一的模型中，以对患者进行分类。PDH将使用14,000个现有的WDHB心脏病分类检查记录来创建该项目的基础机器学习模型。
“为了完成项目的迁移学习，然后将针对其他环境对该基本模型进行微调。截至2019年6月，PDH尚处于基本模型生产的中期，心脏病专家的功能分类模型应于今年晚些时候准备就绪。最终，PDH将把研究成果开发成一个商业平台。
Orion Health的智能数据平台将使临床医生能够使用这些工具来支持他们的决策。PDH需要获得数据伦理批准以及匿名化自由文本数据。
“使用人工智能平台的好处包括节省时间和成本;合并多个数据集意味着更好的洞察力;并将基本模型转移到不同的专业和医院。”