酷玛DS - 2021年5月
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link: https://www.culmart.com/ds/2021/05/
description: 酷玛实验室数据科学和人工智能
items: 深度学习的主流框架：TensorFlow和Pytorch
items: 综述：人工智能在麻醉学中的应用及展望

深度学习的主流框架：TensorFlow和Pytorch
type: item
date: 2021-05-22T10:48:00+08:00
description: 深度学习是 AI 和机器学习的一个分支，其使用多层人工神经网络精准完成物体检测、语音识别、语言翻译等任务。深度学习与传统机器学习技术的区别在于，前者可以自动从图像、视频或文本等数据中学习表征，无需引入手写代码规则或人类的领域知识。其高度灵活的架构可以直接从原始数据中学习，获得更多数据后，其预测准确度也将随之提升。AI 领域近期的许多突破创新都应归功于深度学习，例如 Google DeepMind 的 AlphaGo、自动驾驶汽车、智能语音助手等。（NVIDIA）《主流的三大深度学习框架》一文简要介绍了TensorFlow、PyTorch 和 MXNet，不过，由于 TensorFlow 和Pytorch 占据了深度学习的半壁江山，本文再再综述一下。Google TensorFlowTensorFlow 是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习，目前 TensorFlow 被众多团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。从2010年开始，谷歌的深度学习与人工智能科研项目团队谷歌大脑（Google Brain）创建 DistBelief 作为他们的第一代专有的机器学习系统。TensorFlow 是谷歌大脑的第二代机器学习系统。可以在 Ubuntu、Windows、macOS 和 Raspberry Pi 系统安装 TensorFlow 官方软件包，对于 Ubuntu 和 Windows，需要安装支持 CUDA® 的显卡，才能实现 GPU 支持。或者在浏览器中使用 Colaboratory 而无需安装，Google Colab 是一个 Jupyter 笔记本环境，且完全在云端运行。Facebook PyTorchPyTorch 是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。PyTorch主要有两大特征：类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速；基于带自动微分系统的深度神经网络。PyTorch包括torch.nn、torch.optim等子模块。在安装方面，官方推荐 Anaconda 软件包管理器，会安装所有依赖项。以 PyTorch 为主Papers with Code 是创建包含机器学习论文、代码、数据集等的免费开放资源。趋势图绘制了使用 PyTorch、TensorFlow 或其他框架的汇总数据，使用 PyTorch 的论文稳步增长。深度学习与显卡CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA™（英伟达™）发明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）这一编程模型，是想在应用程序中充分利用CPU和GPU各自的优点。想要深入学习 Tensorflow 或者 Pytorch，一块GPU是少不了的。上图 TensorFlow 的安装流程也适用于 Pytorch。因此，用于深度学习的计算机，多会建议配置多 CUDA 的显卡。

综述：人工智能在麻醉学中的应用及展望
type: item
date: 2021-05-05T18:45:00+08:00
description: 人工智能（artificial intelligence, AI）自1956年诞生以来已经取得了长足的发展，作为计算机科学的前沿学科，被认为是21世纪三大尖端技术之一，受到了各国政府的重视。传统的AI，人输入的是规则，输出的是答案，而机器学习（machine learning, ML），人输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是规则，将这些规则应用于新的数据，并使计算机自动生成答案。机器学习需要3个要素：输入数据、预期输出、衡量方法，其中衡量方法指计算算法的输出和我们预期输出的差距。衡量结果是一种反馈信号，用来调整算法。从3个要素的角度来看，麻醉学是比较适合机器学习的，因为它具有很多可以作为输入的数据，如BIS、近似熵、多尺度熵等都可以用来评估麻醉深度，血压、心率和血容量等可以用来评估患者的身体情况，医师的诊断可以作为预期输出。AI在麻醉上的应用是多种多样的，基本覆盖了临床麻醉的全过程。从术前对患者的风险预测并做出预案，给患者进行麻醉及镇静、镇痛、肌松，术中突发情况下的急救复苏，术后对患者的复苏催醒、远期随访，围手术期对患者身体情况进行的监测和相应处理等都有AI的应用，AI在麻醉学上的应用主要包括围手术期不良事件监测、自动评估麻醉深度、麻醉药物自动给药系统及自动超声图像处理等方面。对于麻醉医师来说，了解AI的最新发展，掌握如何高效、安全地利用AI是至关重要的。本文将对AI在麻醉上应用的相关研究进行综述。1 AI在麻醉学中的应用进展1.1 围手术期不良事件监测1.1.1 临床辅助决策系统的演进研究表明，仅在发达国家围手术期病死率就达到0.4%~0.8%，并发症率更高达17% 。围手术期不良事件的发生是造成围手术期并发症及死亡的原因之一，通过监测围手术期不良事件，可以减少病死率及并发症发生率。围手术期针对不良事件的监测需要通过围手术期监测系统进行，但监测系统会产生大量未解释的数据，使用容易产生虚假的阈值警报，且系统依赖临床医师持续视觉跟踪生理数据的变化。2008年有人提出了临床决策辅助系统，新系统通过构建应用于临床的规则库来辅助临床决策，将专家的经验总结归纳成一条条规则，使临床医师的监测更有效率和准确 。例如2013年Görges等 开发的主要用来识别危重通气事件的系统就采用了这种临床决策辅助系统，规则是通过与麻醉专家面谈来制定的，然后采用Delphi法来寻求专家们对检测标准的共识。实验结果是对气管插管袖带泄漏的诊断时间和治疗时间的减少具有临床意义和统计学意义。上面说到的临床决策辅助系统是将专家知识经过编码封装得到规则，这属于传统的AI范畴。而随着AI的发展，机器学习逐渐被人认可。在机器学习中，人输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是规则，将这些规则应用于新的数据，并使计算机自动生成答案。围手术期间有很多生命体征可以作为输入的内容，在过往的电子病历中也会记录医师的诊断可以作为预期结果。现在我们可以使用机器学习构建临床决策辅助系统来实现对危险事件的预测并辅助医师决策。现在的围手术期临床决策辅助系统通过持续监测高度关键的生理参数（心率、血压、PETCO2和SBP）辅助实时临床决策，规则通过机器学习产生，帮助麻醉医师在复杂情况下更准确、更快地识别关键事件。未来临床决策辅助系统或许可以集合大量针对不良事件的预测模型，实现对各种危险事件的提前干预。1.1.2 AI针对不良事件监测的应用方向危险事件可以大体分成两类，能进行量化的与不能进行量化的。针对可量化的（如低血压和低氧血症），我们希望做到可预测可解释；针对难量化的（如共济失调呼吸和婴儿疼痛），我们希望做到可量化。1.1.2.1 从可量化到可预测可解释的不良事件以低氧血症为例，脉搏血氧仪可以连续检测SpO2。但是它只能反映实时的血氧不足，不能预测和阻止未来可能发生的血氧不足。在此之前，我们已经通过机器学习对脓毒症等不良事件进行了预测，有不错的精度，但存在一个问题就是我们很难对预测进行解释，即我们不清楚不良事件发生的原因。之前的解决办法是避免使用复杂但更准确的模型，并撤退到更简单的可解释模型，但代价是准确性的下降，即预测的准确性和解释性不可兼得。2018年Lundberg等 建立在模型不确定的预测解释方法的最新进展上通过开发一种方法，为模型预测提供理论上合理的解释，兼顾了预测准确性和可解释性。这种方法靠的是当我们观察到一个特征（如患者的BMI）与不观察该特征（如不知道患者的BMI）时的变化。当观察到某个特征时，模型输出预测中的变化表明了它对预测的重要性。这种重要性更多地代表了相关性而不是因果性。但通过了解这些与风险预测强相关的特征，我们结合临床经验可以做出初步解释。在实现对低氧血症预测的前提下，我们就可以提前调整呼吸机的吸入氧含量这个参数来维持血氧浓度。Radh…