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人群诊断可以发现医生遗漏的罕见疾病

作者:皇甫蒴貊    发布时间:2017-07-03 05:44:14    

作者:Rachel Nuwer 2009年在密歇根州进行了一次背包旅行后不久,20岁的莎拉谢里登(Sarah Sheridan)因流感似乎是一个令人讨厌的案例而下台然而,与流感不同,她的症状随着时间的推移而变得更糟血液检查,MRI扫描,脊柱穿刺和其他检查恢复正常或不确定 Sheridan在接下来的三年里进出医院,都无济于事她的保险索赔膨胀到超过10万美元直到偶然遇到患有莱姆病的人,她终于找到了解脱新的基于网络的工具试图让其他人免受类似的折磨 CrowdMed于4月16日在华盛顿特区的TedMed会议上发布,它使用人群来解决棘手的医疗案件任何人都可以加入CrowdMed并分析案例,无论他们的背景或培训如何为参与者提供积分,然后他们可以使用这些积分从建议列表中下注正确的诊断这创造了一个预测市场,诊断价值随着其受欢迎程度而下降和上升,如股票市场中的股票算法然后计算每个诊断正确的概率在20个初步测试案例中,大约700名参与者将每种神秘疾病确定为他们的三大建议之一其中有Sheridan的病例,该病例在一周内得到解决 - 大约100名使用者提出莱姆病作为排名最高的诊断 “在短短一周内得到一个答案是令人兴奋的,惊人的,令人难以置信的令人沮丧,”谢里丹说 “我一直在想,'三年前你们在哪里'这真的会改变我的生活方式”我们的目标是帮助那些因健康机构所定义的大约7000种“罕见疾病”而下降的人欧洲和美国仅在欧洲,就有3000万人患有罕见疾病,其中40%或者未被诊断或在某些时候被误诊一旦人群达成共识,CrowdMed会为患者提供前三名的列表,然后他们可以与他们的医生一起探讨那些诊断证明是正确的,可以获得更多积分,可用于押注未来的病例沮丧的病人和医生也可以求助于最近推出的罕见疾病搜索引擎FindZebra它允许用户搜索由研究人员团队照看的罕见疾病数据库的索引在最初的试验中,FindZebra在同一数据集中的搜索中返回了比Google更有用的结果 “医学生和医生无法了解所有这些成千上万的疾病,这些疾病的患病率很低,”FindZebra的开发人员之一和丹麦哥本哈根大学的计算机科学家Radu Dragusin说 “为临床医生提供援助,无论是FindZebra还是CrowdMed,帮助做出这些诊断非常重要”然而,他补充说,如果大多数用户拥有一些医学专业知识或研究知识,他认为CrowdMed最有效 IBM的Watson人工智能系统已被用于帮助医生跋涉大量快速变化的癌症医学研究帮助开发Watson的Claudia Perlich想象它与CrowdMed合作进行严格的诊断 “如果沃森能够掌握人们向CrowdMed提交的内容,我会很高兴,”她说 “我绝对同意这样一个前提,即医疗系统的一大问题是我们没有足够的信息共享”早在Sarah Sheridan要求诊断她的神秘疾病时,她的医生经常专注于她带到东非的旅行而不是背包旅行,她可能会遇到一个给她莱姆病的蜱虫(见主要故事)像CrowdMed这样的诊断工具也可以吸引全世界的输入,使问题混乱当最初的CrowdMed测试包括来自美国以外的用户时,Sheridan的病例被标记为疟疾,在北美几乎不存在,尽管它有类似的症状为了避免这个问题,CrowdMed的创始人Jared Heyman目前对北美用户的案件投入有限,

 

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