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杜克大學(xué)醫(yī)院將正式啟用Sepsis Watch對抗膿毒癥

IEEE電氣電子工程師 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-11-05 14:28 ? 次閱讀
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不受歡迎的訪客:掃描電子顯微照片顯示了紅細胞和血小板(藍色)之間的芽孢桿菌(粉色棒狀)。

在醫(yī)院里,醫(yī)生和護士會密切關(guān)注患者的生命體征和血液檢測結(jié)果,以發(fā)現(xiàn)膿毒癥的最初癥狀?;歼@種威脅生命的疾病時,身體以全身炎癥的方式對感染做出反應(yīng),從而導(dǎo)致器官衰竭。情況會迅速發(fā)展為重癥膿毒癥,然后發(fā)展為膿毒性休克(在美國,膿毒性休克患者的死亡率接近50%)。

但即使是最警覺的人也會疲勞,會犯錯誤,會看漏不易察覺的圖案。這就是幾家醫(yī)院正在試用人工智能膿毒癥檢測儀的原因。研究人員表示,隨著電子醫(yī)療記錄和警報的數(shù)據(jù)被整合到醫(yī)生的工作流程中,這些試點項目是AI融入到醫(yī)院運營的第一批實例。

下個月(即11月;本文的英文原文發(fā)表于10月),位于北卡羅來納州達勒姆的杜克大學(xué)醫(yī)院將正式啟用Sepsis Watch,它是一個基于AI的系統(tǒng),可以識別出早期膿毒癥病例并發(fā)出警報。醫(yī)院將最先把它部署在急診室,然后擴展到綜合病房和重癥監(jiān)護室。杜克大學(xué)健康創(chuàng)新研究所(Duke Institute for Health Innovation)主任、該項目的領(lǐng)導(dǎo)者之一Suresh Balu說:“最重要的是在患者進入ICU前及早發(fā)現(xiàn)其有膿毒癥癥狀?!?/p>

Sepsis Watch通過深度學(xué)習進行訓(xùn)練,根據(jù)(包括生命體征、實驗室檢測結(jié)果和病史等)幾十個變量來識別病例;其訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括5萬份患者記錄,3200多萬個數(shù)據(jù)點。在運行時,它每5分鐘從患者的醫(yī)療記錄中提取一次信息,以評估他們的狀況,從而可提供人類醫(yī)生無法提供的密集的實時分析。如果AI系統(tǒng)確定患者符合膿毒癥早期癥狀的標準,它就會向醫(yī)院快速反應(yīng)團隊的護士發(fā)出警報。

該研究所的內(nèi)科醫(yī)生及數(shù)據(jù)科學(xué)家Mark Sendak說,人工智能并不能做所有的事情。當快速反應(yīng)護士趕到患者的床邊時,他們的工作就是決定是否解除警報,將患者放在觀察名單上,還是與醫(yī)生討論開始治療。如果確定患者需要開始治療,Sepsis Watch系統(tǒng)還將指導(dǎo)工作人員按清單完成“拯救膿毒癥運動”(Surviving Sepsis Campaign)這一全球倡議所建議的治療步驟,包括在最初3小時內(nèi)進行的血液檢測和藥物治療?!霸撃P蜋z測膿毒癥,”Sendak說,“但該應(yīng)用的大部分功能還是集中在完成治療上?!?/p>

Sendak表示,他們的團隊仔細考慮了該系統(tǒng)的用戶界面以及警報如何適應(yīng)現(xiàn)有工作流程。臨床醫(yī)生持謹慎態(tài)度,擔心會對他們的查房工作增加干擾:Sendak說,杜克大學(xué)醫(yī)院在2015年試用的另一個用于識別膿毒癥病例的早期預(yù)警系統(tǒng)有時會針對一名患者每天發(fā)出100次警報。

杜克大學(xué)醫(yī)院的這個Sepsis Watch系統(tǒng)不是第一個被送到醫(yī)院去用的基于人工智能的膿毒癥檢測儀。該榮譽屬于在賓夕法尼亞大學(xué)醫(yī)院用過的一個早期預(yù)警系統(tǒng),該醫(yī)院的醫(yī)學(xué)副教授Craig Umscheid解釋說。他的團隊于2016年初啟用了那個系統(tǒng),并于2017年將其停用。Umscheid表示,該系統(tǒng)根本沒有提高護理質(zhì)量或改善患者情況——部分原因是因為它確定出可能的膿毒癥患者之前,醫(yī)務(wù)人員已經(jīng)注意到了這些患者?!白R別未預(yù)料到的病例的機會低于你的預(yù)期,”Umscheid說。

約翰霍普金斯大學(xué)計算機科學(xué)助理教授Suchi Saria說,在巴爾的摩的約翰霍普金斯醫(yī)院,類似的系統(tǒng)顯示出了更好的結(jié)果。Saria的團隊在2017年底啟用人工智能系統(tǒng),她說它運行得非常好,以至于他們準備將其擴展部署到其他四家醫(yī)院。“我們看到護理方面發(fā)生了顯著的變化,”她說,“情況突然惡化的病例減少了。”霍普金斯膿毒癥檢測儀可為不同的患者群體做量身定制(例如,它根據(jù)不同的標準評估免疫系統(tǒng)受損的患者),而且有針對醫(yī)院不同部門進行優(yōu)化的工作流程。

杜克大學(xué)的Sendak說,如果這些人工智能系統(tǒng)確實能改善護理質(zhì)量,許多醫(yī)院將迫切希望采用這項技術(shù)。從2018年7月開始,美國政府的“醫(yī)院對比”(Hospital Compare)網(wǎng)站開始公布醫(yī)院的有關(guān)記錄數(shù)據(jù),記錄是關(guān)于為膿毒癥提供的早期和適當?shù)闹委煹摹!叭珖钠骄郊s為50%,”Sendak說,“很多地方都在努力解決這個問題?!?/p>

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原文標題:醫(yī)院利用人工智能來對抗膿毒癥

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