西班牙是受COVID-19流感大流行影响最严重的欧洲国家之一https://www.worldometers.info/coronavirus/country/spain/“target=”\u blank“rel=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>超过170万个检测到的病例。尽管在过去的几个月里第二波感染袭击了该国，巴塞罗那的医院诊所还是成功地利用人工智能将冠状病毒患者的死亡率降低了一半。

加泰罗尼亚医院开发了一种机器学习工具，可以预测冠状病毒患者何时恶化以及如何恶化定制患者的治疗方法以避免最坏的结果。

“当你有一个病人处于危重状态时，你可以对他们进行特别照顾。但是当他们有700人的时候，你就需要这种工具，”卡罗尔·加西亚·维达尔说，他是一位专门研究传染病的医生https://www.clinicbarona.org/en/idibaps“target=”noopener noreferrer nofollow“data component=”externalLink“>IDIBAPS领导工具开发的研究员。

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，医院已经在开发软件，将可变数据转换成可分析的形式。因此，当医院在3月份开始接收COVID患者时，该系统开始分析来自2000名患者的3万亿条结构化和匿名数据。

目的是训练它识别模式，并检查对每个患者最有效的治疗方法以及何时应该进行治疗。

这项研究向加西亚·维达尔和她的团队强调，病毒不会以同样的方式出现在每个人身上。”加西亚-维达尔告诉ZDNet：“有些病人有炎症反应，有些病人患有凝血病，有些病人出现了超级感染。每组需要不同的药物，因此a个性化治疗。

感谢EIT健康授予，人工智能系统已经被开发成医生电脑上的实时仪表盘显示，这已经成为医生的日常工具之一。在流行病学家的监督下，该工具可以对患者进行分类并提供更个性化的治疗。

García-Vidal说：“以前没有人这样做过，”他说，研究人员最近又在系统中增加了两种模式，包括稳定的、可以出院的患者，从而腾出一张床，以及那些更有可能死亡的患者。预测准确率为90%。

“这对经验较少的医生和那些与COVID无关的专科医生，如妇科医生或创伤科医生，非常有用。”。与许多国家一样，在流感大流行的第一波期间，所有专业领域的医生都被请来治疗病人。

在当前的第二次浪潮中也在使用该系统，因为根据García-Vidal的说法，加泰罗尼亚医院接受重症监护的患者数量激增。计划是让其他医院也能使用这个工具。

同时，巴塞罗那超级计算中心（BSC）也在分析一组数据，这些数据对应于医院在3月份大流行急性期产生的3000例医疗病例。

其目的是开发一个基于深度学习神经网络的模型，该模型将寻找共同模式并对症状的演变。目的是了解患者是否需要呼吸机系统或直接送至重症监护室。

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一些数据（如年龄、性别、生命体征和服用的药物）是结构化的，而其他数据则不是，因为它由自然语言编写的文本组成，例如医院出院和放射报告，BSC研究人员Marta Villegas解释道，

超级计算带来了从这些报告中提取基本信息的计算能力和能力，并基于神经网络训练模型来预测疾病的演变以及根据患者先前的情况对治疗的反应。

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2023-03-22 10:04:24