1
Health Catalyst公司發布了免費開源機器學習和人工智能工具。這是一家美國醫療數據管理分析服務公司，他們的創始人全都來自于一家美國頂尖的醫療保健系統。他們掌握浩繁的數據資料，對數據分析方法了如指掌，在結果優化方面具有豐富的經驗。
創立公司初，他們主要為診所和醫院創建數據庫。之后他們逐漸意識到只做基本的數據管理是不夠的，他們需要能夠幫助他們的客戶找出數據的趨勢、制定針對性計劃、加強醫療流程標準化，或者其他有組織性的變革，來促進持續的臨床醫療的提升。經過了數年的錯誤嘗試之后，他們實現了突破，做出了成熟的具有預測分析能力的預測分析軟件。
Health Catalys公司的數據科學負責人說：“無論你有什么樣的數據集，有了這些免費的預測分析軟件以后，你都可以創建一個模型”。在該公司的Healthcare.ai網站上，醫院和其他醫療組織都可以免費使用開源的預測分析軟件。
這次，該公司將其成熟的機器學習算法的中央存儲庫免費開放，這樣一來，大量的技術型醫療專業人士能夠快速使用Healthcare.ai網站的機器學習工具，建立專屬他們的準確模型。
目前， 利用機器學習和預測分析改進醫療行業的技術，僅僅應用于很少一部分精英數據科學家中，而且這些人大部分分布在全國頂尖的學術醫療中心中。而Healthcare.ai的開源預測分析軟件，主要是為成千上萬的只有基本計算技能，卻對應用新科技改善病人治療有興趣的醫護人員使用的，這也是該公司普及機器學習的一部分。
Health Catalys執行副總裁Dale Sanders說：“我們不是在這里無私奉獻，我們期待，向開源社區提交我們的工具和算法之后，數據科學家之外的眾人的智慧會使我們共同受惠，并且可以進一步促進行業交流。“
Healthcare.ai不同于其他的機器學習工具，這個平臺上有醫療數據科學領域兩種常用語言的工具包——R和Python。該公司希望通過精簡創建和部署模型、創建醫療行業專用的功能功能模塊，來簡化醫療機器學習的過程。Healthcare.ai上的兩個工具包提供了一個簡單的方法，來建立專屬于醫療系統的數據模型。它們包括線性和隨機模型，處理丟失數據的方法，選取特征的指南，適當的性能指標和簡單的數據庫連接。
Healthcare.ai中的工具可以使智能機器人開發商，數據架構師和SQL開發人員利用醫療保健數據，創建適當且準確的模型，而無需雇傭數據科學家。
Healthcare.ai用戶也可以在網站上建立模型，以確保創建的模型有最高精確度。例如，建立一個減少再入院的模型，或一個改善心力衰竭護理過程和治療結果的模型。這樣的模型包括但不限于CLABSI預測模型、 COPD和其他慢性病的再住院模型，方案優化模型和支付傾向方面的金融預測模型等。
“如果我們的嘗試成功了，這將大大改善患者的治療體驗，”公司數據科學負責人補充說。 “這是我們做這件事情的主要動力”。
相關文章：
5年 5000 萬美金，IBM Watson 要用機器學習研究耐藥性癌變
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
