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　　美國和加拿大研究人員開發的人工一款人工智能程序能依據病歷預測患者的康復情況，準確率高于現有的智能準確標準預測模式。

　　這款名為NYUTron的預測人工智能程序已在美國紐約大學蘭貢醫療中心旗下多家醫院投入應用，用于預測高風險患者出院后30天內是患者或更否會再度住院。相關研究報告刊載于7日出版的康復英國《自然》雜志。

　　蘭貢醫療中心網站當天發布消息說，情況這款人工智能程序能夠成功預測85%的人工住院期間死亡病例、79%的智能準確患者住院時長、80%的預測出院30天內再住院病例，準確率分別高出標準預測模式7%、患者或更12%和5%。康復

　　主要研究人員、情況紐約大學神經外科醫生和計算機科學家埃里克·厄爾曼告訴法新社，人工以電腦程序為基礎的智能準確標準化預測模式存在已久，但需要依據格式化數據進行分析，預測數據轉化、錄入的工作繁重，這些預測模式因而應用有限。

　　NYUTron人工智能程序是一種大型語言模型，無需格式化數據，可直接以患者病歷為源數據進行分析預測。研究人員以33.6萬名男女患者電子病歷中的數百萬份臨床記錄訓練該模型。這些患者在2011年1月至2020年5月期間曾在蘭貢醫療中心各醫院接受治療。他們的臨床記錄包括醫生記錄的病情進展、放射報告和出院指導等各種資料，最終形成一個包含41億個詞語的語料庫。

　　據法新社報道，NYUTron的預測準確率不僅高于現有標準預測模型，還超過大部分醫生。不過，厄爾曼說，預測結果準確率最高的仍然是一位知名醫生。他說，在醫患關系中，人工智能不會取代醫生，而只在醫生診斷時提供更多信息。