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基于AI的颅脑外伤重症监护算法

芬兰最近的一项研究提出了第一个基于人工智能(AI)的算法,该算法可在重症监护室中用于治疗严重的颅脑外伤患者。该项目是芬兰三所大学医院之间的合作项目:赫尔辛基大学医院,库奥皮奥大学医院和图尔库大学医院。

基于AI的颅脑外伤重症监护算法

脑外伤(TBI)是导致死亡和发病的重要全球原因,其发病率不断上升,尤其是在中低收入国家。最严重的TBI在重症监护病房(ICU)中进行治疗,但是尽管提供了适当的高质量护理,但仍有大约三分之一的患者死亡。

患有严重TBI的患者会失去知觉,这使得在重症监护期间准确监测患者的状况具有挑战性。在ICU中,连续监测许多变量(例如颅内压,平均动脉压和脑灌注压),这些变量间接给出有关患者状况的信息。

但是,只有一个变量,例如颅内压,每天可能会产生数十万个数据点。因此,人脑不可能从所有监视的数据中理解所产生的数百万个每日收集的数据点。这就是为什么赫尔辛基大学医院(HUS)的研究人员开始开发基于人工智能(AI)的算法,该算法可以帮助医生治疗患有严重TBI的患者。最好的情况是,这样的算法可以预测单个患者的结果,并提供有关患者的状况和预后以及治疗期间其变化的客观数据。

“像这样的动态预后模型以前从未提出过。尽管这是一个概念证明,并且将这样的算法应用于日常临床实践尚需时日,但我们的研究反映了现代重症监护的发展方向以及发展方向”,该学院兼职教授Rahul Raj说道。 HUS的实验性神经外科及其论文的作者之一。

该算法可以预测患者在30天内死亡的概率,准确度为80-85%。

“我们开发了两种独立的算法。第一种算法更简单,并且仅基于客观监视数据。第二种算法稍微复杂一些,其中包括与意识水平有关的数据,该数据由广泛使用的格拉斯哥昏迷量表评分来衡量。不出所料,较复杂的算法的精度略高于较简单算法的精度。不过,考虑到更简单的模型仅基于三个主要变量,而更复杂的模型仅基于五个主要变量,两种算法的准确性都出乎意料地好。” HUS分析和AI开发部的数据科学家Eetu Pursiainen说道,算法的作者和主要编码者。

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点击次数:更新时间2019-11-29【打印此页】??【关闭
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