小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對于 敗血癥可能已在人工智能算法中達到要求 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對 敗血癥可能已在人工智能算法中達到要求 整理了一些相關(guān)方面的信息 在這里分享給大家。
機器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)超過了四種常用的方法,可以在住院患者中早期發(fā)現(xiàn)敗血癥,從而使臨床醫(yī)生最多可以進行48小時的干預(yù),直到病情開始惡化。
該算法由加州大學(xué)舊金山分校醫(yī)學(xué)博士Christopher Barton領(lǐng)導(dǎo)的團隊進行了測試。他們的研究預(yù)定在6月版的《生物與醫(yī)學(xué)計算機》中進行。
研究人員通過將數(shù)據(jù)應(yīng)用到在波士頓大學(xué)UCSF醫(yī)療中心或貝斯以色列女執(zhí)事醫(yī)療中心住院的近113,000名患者的數(shù)據(jù),將算法與四種傳統(tǒng)方法進行了比較。
在兩個遙遠的機構(gòu)之間劃分數(shù)據(jù)集的目的是在人口統(tǒng)計學(xué)上不同的患者群體上訓(xùn)練和測試該算法。
納入研究的患者均未患敗血癥而入院,所有患者均至少記錄了六個生命體征-血液中的氧氣水平,心率,呼吸頻率,體溫,收縮壓和舒張壓。
一些患者在住院期間患了敗血癥,而另一些則沒有。在住院期間任何時候患有敗血癥的患者中,研究人員觀察了他們的算法的檢測性能與膿毒癥發(fā)作時以及在24小時和48小時之前應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)方法的檢測性能之間的關(guān)系。
他們發(fā)現(xiàn),該算法在接收者操作特征(AUROC)曲線下的面積得分要比整個標(biāo)準(zhǔn)臨床方法更好,并且在對該算法進行了UCSF患者數(shù)據(jù)訓(xùn)練并將其應(yīng)用于Beth Israel Deaconess患者時得到了證實。
四種標(biāo)準(zhǔn)方法是系統(tǒng)性炎癥反應(yīng)綜合征(SIRS)標(biāo)準(zhǔn),序貫(與膿毒癥相關(guān))器官衰竭評估(SOFA),qSOFA(SOFA的簡化版)和改良預(yù)警系統(tǒng)(MEWS)。
作者報告說:“這項研究中評估的機器學(xué)習(xí)算法能夠在發(fā)病前48小時預(yù)測敗血癥,AUROC為0.83?!?“這種性能超過了發(fā)病時常用的檢測方法,并且可能通過早期檢測和臨床干預(yù)而改善了患者的預(yù)后?!?/p>
根據(jù)美國疾病預(yù)防控制中心(CDC)的數(shù)據(jù),在美國,每年至少有170萬成年人患敗血癥,其中大部分是在醫(yī)院外。其中近270,000人死亡。在住院期間死亡的住院患者中,三分之一患有敗血癥。
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