研究& Innovation

授权通过大数据:克林伯格确保百万$ 2.3开发的AI患者可以用它来管理自己的健康

与克林伯格的三个新的补助金,她现在有她的研究计划,其重点是可用的人工智能540万$,总:个人信息的患者能够根据使用他们的生活方式,信念和假设

Picture of Samantha Kleinberg in black short-sleeved shirt. She is white with red hair and she is smiling.

(Hoboken的,N.J - 2019年9月17日)。 - 萨曼莎克林伯格,计算机科学家在可穿戴技术的技术和先锋的太阳城网站网址,已经由美国国家科学基金会和美国国家卫生研究所固定在三个新的拨款大约230万$,开发人工智能,提供个性化的信息给患者,使他们可以在管理他们的健康的积极作用。  

“这是使用AI,”克莱因伯格说。 “在健康和医学可用的数据量是巨大的,而不是所有的它是相关的或重要的每一个人。我们结合计算工作和决策,让病人,他们需要积极决定信息,与人类元素的临床医生,他们的治疗方案应该是什么。”  

新的补助,由此带来克林伯格总科研经费540万$,强调不断增长的市场中,人工智能和大数据提供增值到医疗为重点的诊断,治疗,病人的监测和预防。 

各批的简要低于:

团结因果和糖尿病共同决策思维模式;  $九十一万七千八百七十九:国家自然科学基金 

克林伯格将开发的计算工具,以个性化,糖尿病患者为了治疗计划更好地决定看到的信息。这项研究是基于医疗称为共同决策的方法,其中病人和临床医生一起工作,以了解病人的喜好和制定治疗计划的长期模式。然而,该模型的有效性,可以作为紧张的治疗方案,患者的每一个参与者,医生,其他看护人,持有不同的一套关于疾病和治疗的信念,导致可破坏的结果不同的方法。此外,给患者的信息量可能过于复杂,包括不必要的细节,这可能导致患者负载过重或不理解。克林伯格,在jessecae沼泽,在利哈伊大学认知科学家,合作还将建立培训模式,教育如何病人信念影响信任和决策的临床医生。在这部分工作将促进最佳的方式来分享有关处理决定。 ONUR阿三,谁负责史蒂文斯人类系统的互动实验室,将担任联合首席研究员。

利用患者产生的数据在怀孕期间查明原因和营养的影响; $八六四二二零:美国国立卫生研究院

在怀孕期间,女性的约9%发展妊娠糖尿病。与安德烈deierlein合作,在纽约大学营养和生殖流行病学家,克林伯格将使用解析出的食物和热量,或记录症状类型的照片使用通过佩戴活动监测器收集的患者产生的健康数据,记录三餐实时捕捉病情发展之前发生了什么。而2型糖尿病通常在开发的很长一段时间,妊娠糖尿病短,括号内的时段内发生,使得这种理想人口研究。最终,该数据的目的是确定哪些因素引起这种病,将被用于识别目标的早期干预和怀孕期间指导决策。 

超越知识到行动:评估和改进因果推理的效用; $ 499454: 国家自然科学基金

在努力打造人工智能,研究人员正在开发能够确定因果关系,因此,侧重于发展的方法来挖掘数据发现这些因果结构算法。然而,原因已经被视为最终目标,如果不解决这对患者最有用的信息,即他们可以和/或愿意采取行动,以改善他们的健康。克林伯格要建立人工智能这是可用的,造福患者。 

例如,想象监测人对他们的体力活动,进食量和应力水平糖尿病。也许所有这三个变量的高糖或其他不良健康结果一致。但这些变量 - 活动,食物摄入量,或压力 - 实际上是导致不良健康后果?目前的人工智能是善于发现这些相关性,但不能作为确定因果结构好。此外,人工智能还不能确定这些变量的人都愿意 - 或能 - 变革,以改善他们的健康。 “人类不只是使用的数据像一台机器,”克莱因伯格说。 “他们基于许多东西,包括以前的经验和假设做出的决定。所以不是所有的新信息,对影响一个人的决定产生同样的影响。”

该研究将重点了解是什么使使算法可以基于这种能力,而不是他们找到原因的百分比或如何快速算法完成一项任务进行评估有用的人决策者的算法的输出。这将引入新的方法,使因果模型更加实用和个性化,利用这些成果来改善周围的治疗,饮食和运动的日常决策。 

  - 史蒂文斯 -

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