近日據外媒報道，來自DeepMind、美國退伍軍人管理局和英國和美國其他幾家機構的研究小組發表在《自然》雜志上的論文指出，已經將人工智能應用于檢測住院患者急性腎損傷的問題 。

　　急性腎損傷是一組臨床綜合征，是指突發和持續的腎功能突然下降。嚴重的情況下，它可能導致腎移植或死亡。急性腎損傷通常發生在患者在醫院接受治療的情況下，并且一般表現為腎臟快速衰退的跡象，需要醫院工作人員采取緊急措施，以防止進一步的不可逆腎損傷。

　　在這項新的研究中，研究人員想知道正常情況下通過使用人工智能應用是否能更早的檢測急性腎損傷的癥狀，從而使患者獲得更好和更早的治療。為了找到答案，研究人員與退伍軍人管理局合作，該機構在美國經營著多家退伍軍人護理醫院。

　　這項工作包括向深度學習系統提供703782名年齡在18歲至90歲之間的退伍軍人的健康記錄，他們都患有某種形式的急性腎損傷。該系統利用退伍軍人的數據來檢測病人微小變化的模式，例如血液中的肌酐水平。該小組隨后將這些數據作為測試他們系統的一種方法，看看它能在同樣的病人身上預測急性腎損傷的程度。

　　研究人員報告說，他們的系統對于那些發展出最嚴重的急性腎損傷形式的患者非常有效，它正確地預測了大約90%的病例(提前48小時) 。在所有被測病例中，對于不太嚴重的病例，該系統能正確預測急性腎損傷事件的發生率僅為55.8%。但是每個正確的結果都出現了兩個誤報情況。

　　盡管如此，研究人員對人工智能在許多類型的危急護理場景中的應用還是持樂觀態度，例如心臟病發作的可能性。研究人員正在計劃下一步的研究，他們希望將研究擴大到更廣泛的人群中。