美国和加拿大研究人员开发的一款人工智能程序能依据病历预测患者的康复情况，准确率高于现有的标准预测模式。

　　这款名为NYUTron的人工智能程序已在美国纽约大学兰贡医疗中心旗下多家医院投入应用，用于预测高风险患者出院后30天内是否会再度住院。相关研究报告刊载于7日出版的英国《自然》杂志。

　　兰贡医疗中心网站当天发布消息说，这款人工智能程序能够成功预测85%的住院期间死亡病例、79%的患者住院时长、80%的出院30天内再住院病例，准确率分别高出标准预测模式7%、12%和5%。

　　主要研究人员、纽约大学神经外科医生和计算机科学家埃里克·厄尔曼告诉法新社，以电脑程序为基础的标准化预测模式存在已久，但需要依据格式化数据进行分析，数据转化、录入的工作繁重，这些预测模式因而应用有限。

　　NYUTron人工智能程序是一种大型语言模型，无需格式化数据，可直接以患者病历为源数据进行分析预测。研究人员以33.6万名男女患者电子病历中的数百万份临床记录训练该模型。这些患者在2011年1月至2020年5月期间曾在兰贡医疗中心各医院接受治疗。他们的临床记录包括医生记录的病情进展、放射报告和出院指导等各种资料，最终形成一个包含41亿个词语的语料库。

　　据法新社报道，NYUTron的预测准确率不仅高于现有标准预测模型，还超过大部分医生。不过，厄尔曼说，预测结果准确率最高的仍然是一位知名医生。他说，在医患关系中，人工智能不会取代医生，而只在医生诊断时提供更多信息。

　　（据新华社）