想用医院的数据练手神经网络,请问可以做些什么事?

2018-03-29 22:56:54 +08:00
 ldd

我是做 HIS 的,也就是医院信息系统。

现在正在学习神经网络,学了很多了,想要实践一下。正好手边有很多家医院的数据库,想利用神经网络 + 医院大数据做个有意义、难度又不是很大的事情。

本来想着“预测下一日 /下一小时的就诊人次”,这样难度应该不大。但是又转念一想,这样的预测做出来也没什么意义,也不值得提供给医院管理层去分析什么,所以想请各位说道说道,集思广益一下,看看有什么值得做又不是太难的。

PS:这些数据都只是我一个人使用,不会拿来对外的。

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67 条回复
murmur
2018-03-30 08:09:56 +08:00
@SorryChen 知乎那个我是看了的
根本不需要那么麻烦
直接一个 DR 一个痰培养一个抽血就搞差不多了
如果说为啥国内这几年才搞什么 AI 诊断 国外是因为诊疗成本太高 等的太慢才靠患者主诉搞什么贝叶斯诊断 国内不确诊一个痰培养做出来就完了么 还要那么多主诉干嘛

真的国内 X 光太便宜了 抽血拍片一套搞定就 100 来块钱 一个 DR 片社区报销才七八十块钱 胜过千言万语
贝叶斯这种东西也就停留在理论研究 在国内落地乘上患者巨大基数能把任何一个医院告破产
有些东西永远是技术解决不了的
一是检查是要花钱的 有些检查是小医院做不出来的
二是某些诊断真的是金字指标 但是这些东西大多数都是创伤检查 比如穿刺活检
三是某些病例即便是诊断出来了,你也无能为力,典型的就是癌症,太小了拍片拍不出来,等拍出来已经扩散了
binux
2018-03-30 08:10:15 +08:00
@feverzsj 你把 (星期几+时间=>就诊人数) 扔给神经网络它也能训练出来的,我觉得和统计的没区别。神经网络会把结果记下来。。
Felldeadbird
2018-03-30 08:19:03 +08:00
可以分析季度流行病?
ldd
2018-03-30 08:39:02 +08:00
@murmur 纠正几个误区
1.仪器是用来确定和排除病情的,具体的治疗方案和程度拿捏还是靠医生。
2.跟据拍片结果做出诊断,除了和仪器精度有关,也和技师的知识库有很大关系。
3.病人的主述是公认的确定病情的有效依据,更何况记录下的主诉都是医生再整理的,有一定的参考价值。
4.癌细胞是由病理切片分析,不是拍片,初期就可以确认。
omph
2018-03-30 08:49:23 +08:00
更适合用统计学吧,神经网络不是包打一切的
murmur
2018-03-30 08:53:01 +08:00
@ldd
1、但是的却是高端仪器的普及让误诊率下降了不少,以前我在校医院做尿检就那么一个小纸条,现在密密麻麻能打满半张 B5 纸,当然有一部分是尿沉渣有一部分是镜检复查,不过的却首先,你得有仪器啊,尤其是几百万几千万的 CT MRI 不是想有就有的起的
2、这个同意,但是我也怀疑
3、靠谱的主诉当然有效,但是现代仪器检查能让肚子疼、发烧这些主诉落到具体某个病或者某些病上,尤其是对于表达能力有限或者查阅百度胡思乱想的患者
4、同意,但是病理切片不是随便做的啊,有的可以穿刺有的要做术中病理,但是没有拍片检查哪里有上来就穿刺或者开刀的
murmur
2018-03-30 08:53:47 +08:00
@murmur 2 打漏了,我从来没质疑或者认为高端技师会失业
green15
2018-03-30 08:54:34 +08:00
我知道的,IBM 和 Google 就是在做楼主说的这套东西……
Len1133
2018-03-30 09:06:54 +08:00
识别处方上的汉字。。。算了,难度太大了
ldd
2018-03-30 09:08:16 +08:00
@Len1133 汗……现在都电子化了,都在电脑里录处方,用第三范式存储,我的数据库就包含这些
ldd
2018-03-30 09:17:19 +08:00
@Len1133 哈哈哈,刚看明白,玩笑啊。确实,难度太太太太大了。
murmur
2018-03-30 09:28:37 +08:00
有点水了 总结一下我认为可能落地的方面
1、影像诊断,理由不说了,很多大厂也都在投资,不过这个对数据要求很高,我看一个文章说参加数据标注的都是高年资医生,确保图像清晰、标注准确、诊断无误,也就是要求每一个训练数据都做到金字指标的要求,这个怕是楼主做不到吧
2、知识库,就是让医生不要忘记那种罕见病的可能性,不过现在怕是中小医院诊断不了直接让转大医院,因为就算诊断出罕见病也不好治疗
3、罕见病、癌症、基因相关,这个也是楼主搞不了大厂加名医才能联合做的,常见病都有金字诊断指标,不需要什么 AI 只要检查到位可以几乎不误诊,但是癌症这个就难治了,有的诊断出来化疗甚至是进口药都不好使,所以国外一些机构貌似在研究基因和治疗效果的关系,这种没有成文的、需要探索的才是机器学习大显身手的地方
barble
2018-03-30 09:48:32 +08:00
我觉得可以根据病人陈述去追溯一些不明原因的疾病的病因,比如川崎病、突发性耳聋等
Morriaty
2018-03-30 10:08:28 +08:00
楼主愿意分享下数据吗
murmur
2018-03-30 10:24:13 +08:00
@Livid 已经有人开始跟楼主要数据了 涉及隐私的还是先删一下吧 虽然楼主可能真是自用 但是不经允许使用患者数据总归不好
php01
2018-03-30 11:10:33 +08:00
根据妇产科孕妇的 x 光片的各项指标值,配合产后婴儿性别做分析与筛选。最后要求得出结论,哪几项指标决定了胎儿的性别。凭借这个,财务自由没问题的。
murmur
2018-03-30 11:13:29 +08:00
@php01 这东西还用的到 AI b 超的是个医生都能看出来 这不是大陆法律禁止的问题还要机器学习干嘛
或者不在大陆做 去香港做就行 不在香港很多小诊所都偷着可以做性别鉴定
php01
2018-03-30 11:20:03 +08:00
@murmur 做个网站还能用 0 和 1 敲出来呢,只是每人这样做而已
murmur
2018-03-30 11:22:42 +08:00
@php01 在 V2EX 的讨论都要在法律允许的范围内进行
awenxjtu
2018-03-30 11:40:24 +08:00
从病例入手,分析症状是哪些,比例多少,什么症状容易忽视导致恶果,用了什么药,效费比如何

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