根據(jù)《急診醫(yī)學(xué)年鑒》上發(fā)表的一項(xiàng)研究,基于AI的膿毒癥篩查工具在優(yōu)于其他傳統(tǒng)篩查方法后,可以更好地幫助醫(yī)生找到患此病風(fēng)險(xiǎn)最大的患者。
美國和英國的一些醫(yī)療保健組織已經(jīng)轉(zhuǎn)向AI解決方案來解決患者的敗血癥并防止致命的后果。去年11月,馬薩諸塞州的研究人員開發(fā)了一種AI系統(tǒng),該系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)何時(shí)應(yīng)該對(duì)敗血癥患者使用關(guān)鍵藥物。
對(duì)于本研究,一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來開發(fā)和測(cè)試一種敗血癥篩查工具,稱為敗血癥風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分(RoS),并使用來自49個(gè)不同城市社區(qū)醫(yī)院急診室(ER)患者的電子健康記錄數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包含約270萬條記錄。
收到數(shù)據(jù)后1、3、6、12和24小時(shí)對(duì)篩選方法進(jìn)行了分析。此外,它的性能還可以通過各種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估-警報(bào)率,接收器工作特性曲線(AUC)下的面積,靈敏度,特異性和精度。根據(jù)這項(xiàng)研究,當(dāng)識(shí)別大多數(shù)高危患者時(shí),RoS是“最有區(qū)別的篩查工具”,并且比下一個(gè)表現(xiàn)最佳的敗血癥篩查方法更加靈敏和準(zhǔn)確。
Tenet Healthcare等公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家Ryan J. Delahanty博士說:“在這項(xiàng)回顧性研究中,與標(biāo)準(zhǔn)篩查工具相比,RoS更加及時(shí)和有區(qū)別……需要進(jìn)一步的研究來驗(yàn)證獨(dú)立站點(diǎn)的RoS得分。” 總結(jié)。
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機(jī)器學(xué)習(xí)
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