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在医学和计算机科学的交叉点在大量信息中寻找临床上有用的相关性

发布时间:2019-04-04 07:53

  随着麻省理工学院医学工程与科学研究所的成立,麻省理工学院新闻通过新的科学知识,新的治疗方法和产品,更好的医疗数据管理以及医疗保健服务的改进,研究了可能重塑医学和医疗保健的研究。

  2012年底,全国公共广播节目“新鲜空气”的特色是其语言学评论员认为“大数据”应该是年度最佳词汇。该术语不仅指由互联网连接的,传感器镶嵌的便携式设备的扩散所产生的大量数据,而且还指用于分析该数据的创新技术; 巴拉克奥巴马(Barack Obama)在上次总统大选中获胜,大数据得到了很大的信任。

  当然,该术语在麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)中大量使用,该实验室于2012年推出了一项名为bigdata @ CSAIL的新大数据计划。与bigdata @ CSAIL有关的几位研究人员正在开发处理医疗数据的新技术,使医生和患者更容易获得,并找到可以改善诊断或选择治疗的相关性。

  彼得Szolovits,电气工程和计算机科学(EECS)和卫生科学与技术(HST)的哈佛 - 麻省理工司系教授,指导临床决策在CSAIL制作小组,这是研究的方法,整个主机将人工智能用于医疗保健。该小组参与了由美国国立卫生研究院赞助的一项大型计划,旨在建立一个将基因组数据与临床数据联系起来的数据库系统,以便医生可以更轻松地检验遗传变异与特定疾病之间联系的假设。

  该小组还在研究从医生的自由形式临床记录中自动提取有用数据的方法。最近,该小组提出了一种有前途的新方法来解决词义消歧问题,或者从语境中推断出一个词的几个含义是什么意思。(例如,“放电”这个词经常出现在医生的笔记中,但含义完全不同。)同样的研究成果分散了几篇关于匿名化医疗数据的论文 - 自动剥离识别信息以保护患者隐私。

  John Guttag,EECS的Dugald C. Jackson教授和bigdata @ CSAIL的另一名成员,指导CSAIL的数据驱动医学小组。除其他事项外,该小组正在研究检测和预测医院感染的技术。在去年的几篇论文中,该小组的研究生Jenna Wiens使用机器学习技术来梳理几十个变量 - 一些是静态的,例如入院时的年龄和抱怨,以及一些动态,如生命体征和实验室结果- 寻找患者,这些患者表示感染了令人讨厌的肠道梭菌(Clostridium difficile)的风险。

  不是CSAIL研究员的bigdata @ CSAIL的一名成员是麻省理工学院媒体实验室的Sandy Pentland。Pentland的团队从便携式传感器(无论是专用设备还是手机)挖掘数据,以查找与大量问题相关的数据,从如何提高大公司的生产率到刚刚遇到的两个人开始约会的可能性。但是相同的技术对流行病学研究也很有用。在去年的社会计算,行为 - 文化建模和预测国际会议上,Pentland和他的学生们通过一群麻省理工学院学生的社交网络跟踪流感传播的研究获得了最佳论文奖。

  同样位于媒体实验室的是新媒体医学组,由媒体艺术和科学实践教授弗兰克莫斯领导。该小组的Collective Discovery项目涉及Moss及其研究生John Moore和Ian Eslick,旨在提供工具,使在线讨论板的成员 - 丰富但不稳定和非结构化信息的来源 - 收集和组织有关他们自己的医学相关数据。特殊疾病和治疗过程的经验。

  虽然CSAIL和媒体实验室的许多研究小组都专注于医疗应用,但CSAIL在机器学习和统计推断方面的大部分理论工作都将不可避免地具有医学应用。例如,随机系统小组由Alan Willsky领导,他是Edwin S. Webster电气工程和计算机科学教授,信息与决策系统实验室负责人,专注于信号处理,图像处理和机器学习,使用称为图形的数学结构。但是,虽然该小组尚未明确关注医疗应用,但“图形到医学分析的适用性已经被认识了一段时间,”威尔斯基说。

  图形是由节点组成的数据结构 - 通常用圆圈表示 - 和边缘 - 通常用线条表示。一般来说,威尔斯基在他的小组的工作中说,“节点之间的边缘编码统计关系。”因此,如果图中的节点代表人口中观察到的环境,生理和遗传因素,那么Willsky小组开发的技术原则上可以帮助研究人员评估这些因素与哮喘发病率之间的统计相关性。

  David Reshef是大数据时代计算机科学与医学融合的一个很好的例子,他拥有麻省理工学院电子工程和计算机科学的学士和硕士学位。然而,对于他的硕士论文,Reshef选择了作为顾问Pardis Sabeti,哈佛大学生物学助理教授,麻省理工学院和哈佛大学联合研究所的成员。Reshef的计划是开发用于分析流行病学数据集的算法,以提取有关疾病爆发最重要的条件的信息。

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