AI 可以识别滥用酒精的人

在美国，多达 10% 的死亡是由于滥用酒精造成的，而这一滥用率在 2002 年至 2012 年间增加了 9%。事实上，每 3 名遭受创伤的患者中就有 1 名滥用酒精。

先前的研究已经证明，每一次外伤都为一个可教的时刻提供了机会。创伤中心的 SBIRT（筛查、短暂干预和转诊治疗的简称）计划已被证明可以减少饮酒量并将损伤复发率降低近 50%。

现在，洛约拉大学健康系统的研究人员已经证明，人工智能 (AI) 可用于检测酒精滥用的创伤患者。他们使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习方法从电子健康记录中的临床医生记录中识别酗酒者。

现有的筛查方法采用 10 项 AUDIT（酒精使用障碍识别测试的简称），但是，这些方法存在一些缺点。它需要在电子健康记录系统中创建新的表格和程序。

有时患者在回答与饮酒有关的问题时不是很诚实，因此测试结果可能不完全真实。此外，雇用员工来实施和管理这些工具是一个资源密集型且耗时的过程。

NLP 和机器学习算法已成功应用于临床实践和研究。更具体地说，NLP 技术依赖于利用当前参考标准来预测未知案例的监督学习。

参考：美国医学信息学协会期刊 | doi:10.1093/jamia/ocy166 |洛约拉大学卫生系统

除了提供者的文件外，NPL 分类器还会利用代理报告、实验室数据、嵌入式药物以及其他医务人员在前 24 小时内收集的附加说明。

在这项研究中，研究人员使用了洛约拉创伤中心在三年半时间里收治的 1,422 名成年患者的数据。数据包含电子健康记录中的 91,000 多条笔记，其中包括 16,000 多个医学概念。

他们使用知识提取系统和临床文本分析来对笔记进行语言处理。这帮助他们确定了 16 个表明酒精滥用的医学概念——包括 B1 维生素硫胺素、大麻、肝脏成像和大麻。在 78% 的案例中，AI 能够区分滥用酒精和未滥用酒精的创伤患者。

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总体而言，该 AI 提供了一个自动化流程，以克服医疗中心 SBIRT 计划的患者和人员配备障碍。拥有使用这种技术的专业知识的创伤中心可以负担得起。

研究人员还提到，本研究中使用的语言学软件和开源程序将对所有用户免费。

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