医疗人工智能（AI）企业AITRICS表示，其关于利用多模态数据提升患者病情恶化预测性能的研究论文，被世界最大医疗AI学会之一“2023机器学习医疗大会（MLHC）”评为优秀论文并录用，将于本月18日公布。
MLHC是利用医疗大数据开展AI技术研究领域的最大学术会议。自2011年以来，每年举办的这一会议上，人工智能、机器学习以及临床与医学领域专家之间一直进行着活跃的交流与讨论。今年的会议将于下月11日至12日在美国纽约哥伦比亚大学举行。
此次被MLHC 2023录用的AITRICS论文，是为改善电子健康记录（EHR）多模态使用过程中出现的问题而开展的研究。以往在采用EHR的临床现场中，虽然可以通过多种模态提供丰富的信息，但随着所使用模态数量的增加，计算量随之增大，同时还存在数据输入周期不规律等问题。
在本研究中，AITRICS开发的▲统一多模态嵌入（UMSE）模块和▲灵活多模态学习方式，仅利用原始数据就解决了数据输入不规律的问题。即便在部分数据缺失的环境下，也能高效处理和利用现有数据，从而提升患者病情预测性能。据介绍，AITRICS开发的模型在预测患者于12小时内可能出现的死亡率、血管加压药（Vasopressor）使用以及气管插管（Intubation）发生等方面，相比其他现有模型展现出更优异的性能。
该论文还在MLHC 2023提交论文中获选为口头报告（Oral Presentation），预计将在下月的会议上进行现场发表。
AITRICS研究员 Lee Gwanhyeong表示：“通过本次研究可以确认，AI同样能够以与实际医务人员相似的方式，综合利用生理信号、X光影像、临床笔记数据等，从而提高患者病情预测的准确性。尤其是融合3种以上EHR多模态数据的深度融合方法，是首个案例。”他接着表示：“此次口头报告将是向全球展示AITRICS AI技术实力和研究成果的良机。今后，AITRICS也将继续努力，帮助医务人员在临床现场更有效地筛查高危患者并迅速作出决策。”
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