AI在西班牙疫情中立功，新冠患者死亡率降低一半

西班牙已成为欧洲受新冠肺炎疫情疫情影响最严重的国家之一，累计病例已超过170万。在过去的几个月里，虽然新冠肺炎的第二个疫情已经蔓延到了全国，但巴萨罗那的医院和诊所利用人工智能成功地将新冠肺炎患者的死亡率降低了一半。

据了解，加泰罗尼亚地区的医院开发了一种机器学习工具，可以预测新冠肺炎的患者何时病情会加重，以及如何为患者制定个性化的治疗计划，以避免最坏的结果。

传染病专家卡罗尔加西亚-维达尔(Carol Garcia-Vidal)说：“当你只有一个病人情况危急时，你可以给予他/她特殊的照顾。但如果你有700名危重病人，你就需要这样的工具。”因此，Carol Garcia-Vidal也是领导这一工具开发的IDIBAPS研究员。

在新冠肺炎疫情之前，这家医院一直在研究将可变数据转换成可分析形式的软件。因此，当这家医院在3月份开始接收来自新冠肺炎的患者时，他们使用该系统分析了来自2000名患者的3万亿结构化匿名数据。

医院的目标是训练这种工具识别模式，为每个患者找到最有效的治疗方法，以及何时应该进行这些治疗。

加西亚-维达尔和她的团队通过这项工作发现，病毒在每个人身上以不同的方式攻击。Garca-Vidal告诉ZDNet，“有些患者有炎症症状，有些患者有凝血功能障碍，有些患者有超级感染症状。”每种类型的患者需要不同的药物，因此需要个性化治疗。

得益于EIT Health的支持，这个人工智能系统已经发展成为可以在医生电脑上实时显示的面板，现在已经成为医生每天使用的工具。在流行病学家的监督下，该工具可以对患者进行分类，并提供更个性化的治疗。

Garca-Vidal说，“以前从来没有人这样做过，”研究人员最近在系统中增加了两种模式，包括患者因为病情稳定可以出院腾出床位的模式和他们很可能死亡的模式。预测准确率高达90%。她说：“这些功能对没有经验的医生和专业与新冠肺炎无关的人非常有用，比如妇科医生或创伤医生。”像许多其他国家一样，在新冠肺炎的第一波疫情中，所有部门的医生都被要求为这些病人提供治疗。

根据加西亚-维达的说法，这一系统也用于当前新冠肺炎疫情的第二波，加泰罗尼亚医院的重症监护患者数量有所增加。他们的计划是向其他医院提供这个工具。

与此同时，巴塞罗纳超级计算中心(BSC)也在分析一组数据，这些数据来自3月份新冠肺炎疫情期间在医院诊所治疗的3000例病例。

其目的是开发一个基于深度学习神经网络的模型，该模型将找到共同的模式并生成症状演变的预测。通过这种方式，可以确定患者是需要呼吸机还是应该直接送到重症监护室。

BSC研究员Marta Villegas解释说，年龄、性别、生命体征、使用的药物等一些数据——是结构化数据，其他数据则不是。它们是用自然语言编写的文本，例如放电报告和辐射检查报告。

超级计算带来了更强大的计算能力和能力，可以从这些报告中提取基本信息，训练基于神经网络的模型，根据患者以往的情况预测疾病的发展和患者对治疗的反应。

目前，这种基于自然语言处理的方法也正在马德里的一家医院进行测试。