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人工智能支持醫(yī)生做出心臟驟停的艱難決定

2023-02-14 20:15:48 來源: 用戶: 

當患者在心臟驟停后接受護理時,醫(yī)生現(xiàn)在可以通過在基于Web的應用程序中輸入患者數(shù)據(jù)來了解數(shù)千名類似患者的情況。哥德堡大學的研究人員已經(jīng)開發(fā)了三種這樣的心臟驟停決策支持系統(tǒng),這些系統(tǒng)將來可能會對醫(yī)生的工作產(chǎn)生重大影響。

這些決策支持工具之一(SCARS-1)現(xiàn)已發(fā)布,可從哥德堡心臟驟停機器學習研究網(wǎng)站免費下載。但是,算法的結果必須由具有正確技能的人解釋。基于人工智能的決策支持在醫(yī)療保健的許多領域正在大力擴展,并且正在就護理服務和患者如何從中受益最多進行廣泛討論。

該應用程序訪問瑞典心肺復蘇登記處數(shù)以萬計的患者病例的數(shù)據(jù)。哥德堡大學的研究人員使用了一種先進的機器學習形式來教授臨床預測模型,以識別影響先前結果的各種因素。這些算法考慮了許多因素,例如,與心臟驟停、提供的治療、以前的健康狀況不佳、藥物和社會經(jīng)濟狀況有關。

新的循證方法

幾年后,官方關于心臟驟停的建議可能會包括基于人工智能的決策支持,但醫(yī)生可以自由使用這些預測模型和其他新的循證方法。研究心臟驟停決策支持的研究小組由Araz Rawshani領導,他是該大學Sahlgrenska學院的研究員,也是Sahlgrenska大學醫(yī)院心臟病學的住院醫(yī)師。

“我和我的幾位治療心臟驟停急診患者的同事已經(jīng)開始使用預測模型作為我們決定護理水平的過程的一部分。這些工具的答案通常意味著我們會得到已經(jīng)得出的觀點的確認。盡管如此,它仍然有助于我們避免讓患者接受不太可能對患者有益的痛苦治療,同時節(jié)省護理資源,“Rawshani說。

高精度

迄今為止,該研究小組已經(jīng)發(fā)布了兩個決策支持工具。一種臨床預測模型,稱為SCARS-1,在eBioMedicine中提出。該模型表明新的患者病例是否與其他先前的病例相似,其中患者在心臟驟停后30天幸存或死亡。

該模型的準確性異常高。僅基于十個最重要的因素,該模型的靈敏度為 95%,特異性為 89%。該模型的“AUC-ROC 值”(ROC 是模型的接收器工作特性曲線,AUC 是 ROC 曲線下的面積)為 0.97。可能的最高AUC-ROC值為1.0,臨床相關模型的閾值為0.7。

拼圖的一塊

該決策支持由哥德堡大學Sahlgrenska學院的博士生Fredrik Hessul和Sahlgrenska大學醫(yī)院/Mölndal的麻醉師開發(fā)。

“這種決策支持是一個大難題中的幾個部分之一:醫(yī)生對患者的整體評估。在決定是否進行心肺復蘇時,我們有許多不同的因素需要考慮。這是一種要求很高的治療,我們應該只給予那些將從中受益的患者,并且在住院后能夠過上有價值的生活,“Hessul說。

這種形式的支持基于393個因素,這些因素影響患者在事件發(fā)生后30天內(nèi)心臟驟停的存活機會。該模型的高精度可以通過該算法所基于的大量患者病例(大約55,000例)以及近400個因素中的十個被發(fā)現(xiàn)對生存產(chǎn)生嚴重影響的事實來解釋。到目前為止,最重要的因素是患者進入急診室后心臟是否再次恢復了可行的心律。

新發(fā)心臟驟停的風險

第二個已發(fā)表的決策支持工具已發(fā)表在《復蘇》雜志上。該工具基于在院外心臟驟停后幸存下來的患者的數(shù)據(jù),直到他們出院。預測模型基于瑞典心肺復蘇登記處886,5例患者病例中的098個因素。該工具的部分目的是幫助醫(yī)生確定哪些患者在心臟驟停后出院后一年內(nèi)有再次心臟驟?;蛩劳龅娘L險。它還旨在強調(diào)哪些因素對心臟驟停后的長期生存很重要 - 這是該主題領域的一個方面尚未得到充分研究。

“這個工具的準確性相當好。它可以以大約70%的可靠度預測患者是否會在一年內(nèi)死亡或再次心臟驟停。就像Fredrik的工具一樣,這個工具的優(yōu)勢在于,只有幾個因素可以預測結果,幾乎和具有數(shù)百個變量的模型一樣,“開發(fā)這種決策支持工具的研究醫(yī)生Gustaf Hellsén說。

“我們希望成功開發(fā)這個預測模型,以提高其精度。今天,它已經(jīng)可以作為醫(yī)生的支持,以確定對即將出院的心臟驟停患者生存有重要影響的因素。

針對心臟驟停不同方面的三種決策支持工具

目前,SCARS-1工具(由Fredrik Hessul開發(fā),解決心臟驟停后30天的生存和神經(jīng)功能)可用作在線應用程序。 SCARS-2(由Gustaf Hellsén開發(fā),旨在支持出院后新心臟驟停風險的決定)將很快推出。在2023年期間,還計劃發(fā)布SCARS-3(用于院內(nèi)心臟驟停)。

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