《使用人工智能和电子健康记录纵向数据的预测模型:系统方法综述》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 于彰淇
  • 发布时间:2023-11-28
  • 目的描述和评估人工智能(AI)技术在预测健康相关结果方面的应用,该技术可以处理来自电子健康记录(EHR)的纵向数据。方法:本综述包括任何语言的研究:EHR至少是数据来源之一,收集纵向数据,使用能够处理纵向数据的人工智能技术,并预测任何与健康相关的结果。从成立到2022年1月3日,我们搜索了MEDLINE、Scopus、Web of Science和IEEE Xplorer。使用描述性统计提取和总结了数据集、预测任务、数据预处理、特征选择、方法、验证、性能和实现方面的信息。偏倚风险和报告的完整性分别使用PROAST和TRIPOD的简短形式进行评估。结果:纳入81项研究。每个患者的随访时间和登记数量差异很大,大多数患者根据诊断和药物治疗预测疾病发展或下一次事件。体系结构通常基于类似递归神经网络的层,尽管近年来组合不同的层或转换器变得越来越流行。大约一半的纳入研究进行了超参数调整并使用了注意力机制。大多数进行了单列车试验分区,无法正确评估模型性能的可变性。报告质量很差,三分之一的研究存在偏见的高风险。结论:人工智能模型越来越多地使用纵向数据。然而,报告方法和结果的异质性,以及缺乏公共EHR数据集和代码共享,使复制的可能性复杂化。
  • 原文来源:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37659105/
相关报告
  • 《人工智能大模型“拿捏”电池寿命》

    • 来源专题:能源情报网监测服务平台
    • 编译者:郭楷模
    • 发布时间:2024-09-25
    • 从清晨唤醒我们的闹钟,到随身携带的手机,再到电动汽车、无人机等新兴产品,无一不依赖于电池提供的稳定电力。 然而,随着电池使用时间的增长,其容量会逐渐衰减,造成供电时间缩短,影响设备的正常功能。如果能及时检测电池寿命,用户就能在电池性能明显下降前采取相应措施,从而避免因电池问题导致的设备故障或数据丢失,延长电池整体使用寿命。 近日,中国科学院大连化学物理研究所(以下简称大连化物所)研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队,联合西安交通大学教授冯江涛,在电池健康管理领域取得新进展。他们开发了一种新型的深度学习模型,有效解决了传统方法对大量充电测试数据的依赖问题,为电池实时寿命预估提供了新思路,实现了锂电池寿命的端到端评估。同时,该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Digit核心模型的重要组成部分,为电池智能管理提供了解决方案。相关成果发表于《电气电子工程师学会交通电气化学报》。 难以预测的电池寿命 电池的循环寿命是指电池在规定的充放电条件下,经历多次完全充放电循环后,容量或性能下降到初始值的某一规定百分比所能经历的充放电次数。通常以电池容量衰减到初始值的80%作为循环寿命的“终点”。 假如一部手机的电池循环寿命是500次,这就意味着,如果每天把手机电量完全用完再充满,那么大约500天后,你就会感觉手机电量没有以前那么耐用了,因为电池的循环寿命到了。 由于电池容量退化是一个受多种因素影响的动态过程,包括充放电循环次数、充放电深度、环境温度、电池老化等,这些因素相互作用,使得电池寿命预测变得尤为复杂。 此前,电池寿命预测都在实验室内进行。比如让电池加速循环,在高温45℃下高倍率运行,以此推断它在实际应用场景中的使用寿命。但是,不同的应用场景和运行条件会对锂电池寿命产生显著影响,以致无法实现对电池的精准预测。 目前,很多团队正积极投身于人工智能领域的探索。“遗憾的是,当前的人工智能技术及其学习深度,以及有限的人力资源,不能完全满足对电池寿命进行精确检测的需求。”毛治宇说,“基于这一现状,我们萌生了一个设想——设计一个能够直接且高效检测电池寿命的创新模型。这一模型致力于突破现有技术的局限,为电池健康管理提供更为可靠和智能的解决方案。” 人工智能模型让电池“透视” 2017年,毛治宇在加拿大滑铁卢大学读博士,陈忠伟是他的导师。当时,人工智能刚刚起步,他们想尝试一下,用它能否解决电池寿命检测这一难题。 “实际上,电池包括正极、负极、隔膜、电极液等,是一个复杂的电化学系统。但是,那时候的模型还停留在简单的神经网络学习,人工智能检测刚刚开始,我们就用自己的电池尝试测试,并纳入此前未被考虑到的电池老化问题,最终检测出来的电池寿命与实际寿命相比,精度有了很大提高。”毛治宇回忆当初第一次尝试时说。 这次初步尝试开启了毛治宇在人工智能应用于电池智能管理方向的科研之路。后来,二人先后归国工作,毛治宇又加入了陈忠伟的团队。 陈忠伟团队有一个方向是智能电池,包括人工智能应用于科学、人工智能应用于工程,毛治宇想在这里圆梦。而目前科技领域已有多个人工智能的计算模型,他们“借风使船”结合多个模型,实现了优势互补。 “我们利用了Vision Transformer结构,它可以进行并行计算,同时处理多个任务。”论文第一作者、在大连化物所从事博士后研究的刘云鹏介绍,“还有一个空间流加时间流的双流框架,可提取多维时间尺度信息,同时借助高效自注意力机制减少计算复杂度。我们根据不同的优势将这两种算法进行了结合。” 这项研究提出了一种基于少量充电周期数据的深度学习模型,该模型通过带有双流框架的Vision Transformer结构和高效自注意力机制,捕捉并融合多时间尺度隐藏特征,实现对电池当前循环寿命和剩余使用寿命的准确预测。 该模型在仅使用15个充电周期数据的情况下,能够将上述两种预测误差分别控制在5.40%和4.64%以内。并且,在面对训练数据集内未出现的充电策略时,仍能保持较低的预测误差,证明了其zero-shot泛化能力。 打造“电池数字大脑” 同时,该电池寿命预测模型是第一代电池数字大脑PBSRD Digit的重要组成部分。通过将模型整合到该系统中,进一步提高了系统的准确性。目前,该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电动汽车的能量管理核心,可部署于云端服务器和客户端嵌入式设备。 “现在新能源特别是储能是热点话题,很多厂家都想开发全生命周期的电池智能管理系统。我们希望建设一个完整的电池数字大脑,能够更好地管理电池,像大脑一样控制电池的各个方面,让电池效率更高、寿命更长。这是我们未来的一个智能化发展方向。”毛治宇介绍说。 事实上,陈忠伟、毛治宇、刘云鹏正好是一个团队内的“师徒三代”。经过多年发展,团队在电化学、电催化、人工智能方面都有着深厚的积累。他们的目标是打造从基础研究到关键技术开发再到产业应用示范的全链条模式,以应用为导向真正走向产业化,乃至对整个领域产生影响。 150余人的团队中,会聚了超过50位经验丰富的工程师。他们具有不同的技术背景,不乏在大数据架构与算法领域深耕多年的专家,擅长将前沿的算法研究转化为高效、稳定的系统架构,确保技术成果能够顺利落地。 正是这种“研究+开发”深度融合的模式,使得团队能够跨越传统界限,促进不同领域知识与技术的交叉融合。工程师们不仅能独立承担项目研发的重任,还能与科研人员紧密合作,将最新研究成果迅速转化为产品功能,从而加速技术创新与产业升级的步伐。 通过这种高效的协作机制,团队不仅在电池寿命检测等特定领域取得突破,还能灵活应对各种复杂挑战,推动多个项目并行发展,最终实现多元化、全方位的技术创新目标。 “未来,我们计划利用模型提炼等技术进一步优化模型,以提高资源利用率,打造真正的数字大脑。”陈忠伟说。 相关论文信息: https://doi.org/10.1109/TTE.2024.3434553
  • 《人工智能和机器人技术的使用案例》

    • 来源专题:装备制造监测服务
    • 编译者:zhangmin
    • 发布时间:2021-02-03
    • 人工智能和机器人技术正在给科技领域带来巨大的变化。人们在20年前的梦想现在已经变成了现实。从制造厂的自动化系统到餐馆里的自助机器人,科技不断发展,推动人类文明的进步。   在当今世界,人工智能和机器人作为问题解决者、伙伴和响应者为人类提供服务。如今,当人们与某家网站上的在线助理聊天时,通常以为是与客服交流,实际上却与聊天机器人聊天。人工智能技术已经取得了长足的进步,但不会止步于此。   人工智能和机器人技术正在多个领域得到应用   当人们谈论人工智能和机器人技术时,其实并不特定用于某个行业。它们得到几乎所有行业和部门的青睐,例如国防、医疗保健、汽车、健身、教育、零售、制造业、游戏等。   可以肯定地说,人工智能机器和计算机将会积极管理大部分交易。这只是一个开始。人工智能、机器学习、机器人技术必将在未来几年中得到进一步发展。数据在这些系统的开发中起着至关重要的作用,因为数据使这些机器能够自行学习。以下讨论一下人工智能和机器人技术的应用以及它们如何塑造人类的未来。   人工智能和机器人如今在哪里使用?   人工智能和机器人是自动化任务的强大组合。近年来,人工智能已广泛应用在机器人解决方案中,为以前的应用带来了学习能力和灵活性。尽管这两种技术还处于起步阶段,但二者结合使用时效果很好。   1. 虚拟助手和聊天机器人   虚拟助手和聊天机器人以其惊人的自动化水平推动着世界的发展和进步,并降低成本、提高生产力。虚拟助手是人工智能和机器学习的一种表现形式,通过模拟与人的对话。虚拟助理和聊天机器人被设计成使用自然语言处理(NLP)的功能来遵守自动规则。最近的技术进步显着提高了它们的性能,Siri、Google Assistant、Alexa都是虚拟助手的典型产品。   从回答诸如时间和天气之类的基本问题,虚拟助手将逐渐成为人们的得力助手。更好的是,它们可以与家中的家用电器设施完美融合。采用物联网技术,人们可以命令虚拟助手打开房屋中的灯具、空调、电视等电器。   2.农业机械   机器人技术和人工智能是农业可持续发展未来的最佳选择。几个世纪以来,由于环境污染、过度耕作、劳动力短缺以及人口增长,粮食供应链面临危机,它正威胁着人们最基本的生活需求。人工智能和自动化可以减轻农业劳动力老龄化的影响。有了自主无人机、自动驾驶农业机械等,农民可以花更多的时间专注于创造可持续的农业收成。   Deere公司是一家着名的农业设备制造商,因其自动驾驶机械而广受欢迎。此外,它还通过引进自动杂草喷洒器扩大了其农业服务范围。该公司利用先进的机器人技术、机器学习和计算机视觉来区分农作物和杂草以进行清除。此外,大数据正在帮助农民种植出更好的作物。大数据催生了处方农业,它使用基于网络的工具来创建地图或处方,告诉农民在某些作物和地区需要施用多少肥料。   3. 自主飞行   自主飞行器使用计算机视觉技术在空中盘旋,同时避开障碍物快速移动。随着人工智能的引入,这些飞行器变得越来越智能。从鸟瞰图监视到安全监视、录像、救援任务等功能,无人机正在革新并取代许多工作岗位。计算机视觉在自动飞行中的应用包括障碍物检测、避免碰撞、自我导航,以及目标跟踪。   机器学习可以给自动驾驶飞行器的工作方式带来巨大的变化。在无人机捕捉实时数据的同时,还使用了机载智能系统,使其能够根据实时数据自己做出决策。   这些无人机可用于城市管理和智能城市,用于高级监视、快速面部识别或跟踪目标。它们对农业也非常有益,因为它们可以监测作物,检查土壤肥力,评估土壤成分,并帮助农作物生产。其他应用可能包括:   扫描或绘制房地产中建筑物的地形; 军事侦察或与敌人作战; 用于人员跟踪和面部识别。   4. 零售、购物和时尚   零售业近年来已经从人工智能和机器学习中获益。人工智能正在帮助零售商通过数据分析更好地了解他们的目标市场。因为数据是数字世界的新货币,它可以决定业务成败。而零售商正在使用预测分析来帮助根据销售数据预测客户行为。电子商务网站正在使用基于客户的区域搜索趋势、位置和搜索历史记录的建议。此外,像亚马逊公司根据过去的销售数据为顾客提供产品推荐。   人工智能还帮助零售商通过定制发送给潜在客户的信息来增强他们的在线商店。内容生成是一个乏味的过程,但是通过人工智能的自然语言生成(NLG),零售商可以向客户发送有针对性的信息和报价。   机器人已经被引入管理库存和销售区域,从而提供更精确的精度并削减成本。而在时尚领域,人工智能应用在供应链和时尚商店。从服装的分类到缝纫衣物,这些平凡而繁杂的任务都是由人工智能系统来完成的,并具有更高的精度和更快的速度。机器人可以轻松精确地缝合,还可以检测织物材料中的缺陷,从而确保质量。   5. 安全与监视   如今的机器人使用人工智能、远程传感器,高清摄像头以及快速的计算机处理程序满足不同需求,并提供了功能完善的安全系统。专家认为,机器人可以轻松地保护指定区域,它们可以使用地图软件来创建地理围栏。   这些机器人可以用来监视地面和建筑物内部情况。它们经过智能设计,使用GPS系统,可以轻松找到几厘米范围内的物体。所以当移动时知道自己的方位。他们可以每天用安全摄像头记录和存储数据。采用人工智能的安全系统是一个以高清摄像机为基础的自我监控系统。   最新的人工智能动力安全机器人使用面部识别技术来识别进入建筑物的人员的身份,并创建一个目录,其中包含定期访问者或熟人。   6. 体育分析与活动   人工智能和机器人如今也应用在体育行业,以使体育比赛更精彩、更公平。体育活动对于某些人来说是一种情感所系,更重要的是价值数百亿美元的产业。全球的体育组织和协会都在尽最大努力获得竞争优势,并使用机器人技术和人工智能让体育爱好者有着更好的体验。   人工智能可以帮助运动员提高体能,发现队员的天赋。一些体育项目已经采用机器人裁判,而智能机器人可以帮助观众在体育场找到座位。对于那些不想到体育活动现场的人来说,采用VR耳机可以获得这样的体验,人工智能也在帮助俱乐部和团队根据之前的数据制定策略。   以下是体育产业采用的一些人工智能技术和措施:   智能应用程序和虚拟现实技术正在推动体育爱好者的参与度; 机器裁判很快将成为现实; 智能算法正在开发新游戏; 人工智能正在帮助团队管理和支持人员寻找新的明星球员; 人工智能正在协助俱乐部和球队保护其球员的健康。   7. 制造与生产   随着机器人技术和人工智能的实施,可以看到制造业和生产行业的发展。在制造业中引入人工智能技术的主要原因是弥补劳动力不足,简化整个生产过程并提高效率。在以往,制造商需要花很多精力来管理任务系统。自从机器人接管以来,可以提高工作效率。   人工智能通过使产品决策更迅速、更智能来帮助制造行业。这是一个定制产品的时代,人工智能正在帮助制造商收集有用的客户数据,这些数据用于做出基于产品的决策。此外,它还帮助制造工厂降低整体生产成本。人工智能和机器人技术是制造业的未来。为了更好地了解机器人技术和人工智能在制造业中的重要性,可以了解它们的用例:   基于需求的生产; 自动控制; 损害控制和快速维护; 产品设计和重新设计。   8. 游戏   机器人技术和人工智能影响了计算机游戏的设计和玩法。人工智能正在帮助游戏开发人员创造新角色,并模仿人类的行为。人工智能在游戏中的主要作用是收集和处理从玩家那里获得的数据。最重要的是,它使游戏开发者能够根据他们的需求和期望来创建游戏。   人工智能算法的适应性和学习性允许创建真实自然的游戏环境。   最后但并非最不重要的一点是,基于人工智能的游戏具有出色的图形展现。在以往,通常需要由数百名开发人员组成的团队来创建出色的图形,但是采用人工智能,其整个过程实现自动化,这节省了大量时间、资金和资源。   结论   人工智能和机器人技术是未来的驱动力。在接下来的十年中,人们将会看到基于人工智能惊人的技术发展。人工智能是关于数据的,一旦正确实施,人工智能将使用给定的数据使人们受益,从而使大多数流程自动化,并使人们的工作和生活更轻松。