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      基于人工智能的新算法可以幫助醫(yī)生治療嚴(yán)重創(chuàng)傷性腦損傷患者
      
			
      
				2020-01-14 10:54:18
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      創(chuàng)傷性腦損傷（TB I）是一個(gè)重要的全球死亡率和發(fā)病率的原因，發(fā)病率越來(lái)越高，特別是在中低收入國(guó)家。最嚴(yán)重的TBI是在重癥監(jiān)護(hù)病房（I CU）治療，但盡管有適當(dāng)和高質(zhì)量的護(hù)理，大約三分之一的病人死亡。
      患有嚴(yán)重TBI的患者是無(wú)意識(shí)的，這使得在重癥監(jiān)護(hù)期間準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)患者的病情具有挑戰(zhàn)性。在ICU中，許多幾十個(gè)變量被持續(xù)監(jiān)測(cè)（例如。顱內(nèi)壓、平均動(dòng)脈壓和腦灌注壓），間接提供有關(guān)病人病情的信息。
      然而，只有一個(gè)變量，如顱內(nèi)壓，每天可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)十萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。因此，人腦不可能從所有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中理解由此產(chǎn)生的數(shù)百萬(wàn)個(gè)每日收集的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這就是為什么赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院（HUS）的研究人員開(kāi)始開(kāi)發(fā)一種基于人工智能（AI）的算法，可以幫助醫(yī)生治療患有嚴(yán)重TBI的患者。在最好的情況下，這樣的算法可以預(yù)測(cè)單個(gè)病人的結(jié)果，并給出客觀(guān)的數(shù)據(jù)，關(guān)于病人的病情和預(yù)后，以及它在治療過(guò)程中的變化。
      像這樣的動(dòng)態(tài)預(yù)后模型以前還沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)。雖然這是一個(gè)概念的證明，我們?nèi)匀恍枰恍r(shí)間才能將這樣的算法應(yīng)用到日常的臨床實(shí)踐中，但我們的研究反映了現(xiàn)代重癥監(jiān)護(hù)是如何和朝著什么方向發(fā)展的。
      Rahul Raj，HUS實(shí)驗(yàn)神經(jīng)外科兼職教授，論文作者之一
      該算法可以預(yù)測(cè)患者在30天內(nèi)死亡的概率，準(zhǔn)確率為80-85%。
      “我們開(kāi)發(fā)了兩種獨(dú)立的算法。第一種算法更簡(jiǎn)單，只基于目標(biāo)監(jiān)視器數(shù)據(jù)。第二種算法稍微復(fù)雜一點(diǎn)，包括關(guān)于意識(shí)水平的數(shù)據(jù)，由廣泛使用的格拉斯哥昏迷評(píng)分來(lái)測(cè)量。正如預(yù)期的那樣，更復(fù)雜的算法的精度略?xún)?yōu)于更簡(jiǎn)單的算法。盡管如此，這兩種算法的準(zhǔn)確性仍然令人驚訝地好，因?yàn)榭紤]到更簡(jiǎn)單的模型只基于三個(gè)主要變量，而在五個(gè)主要變量上更復(fù)雜”，來(lái)自HUS分析和AI開(kāi)發(fā)部的數(shù)據(jù)科學(xué)家Eetu Pursiainen告訴我們，這是算法的作者和主要編碼者之一。
      在未來(lái)，這些算法仍然需要在國(guó)家和國(guó)際外部數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗(yàn)證。
      “芬蘭是專(zhuān)業(yè)醫(yī)療領(lǐng)域人工智能解決方案的世界領(lǐng)先者之一，赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院作為歐洲最大的醫(yī)院之一，在將芬蘭優(yōu)秀人才帶入世界方面發(fā)揮著重要作用。正因?yàn)槿绱?，我們認(rèn)為這是一項(xiàng)重要的道德行為，并公開(kāi)和免費(fèi)地分享我們的算法，以便在國(guó)家和國(guó)際上進(jìn)一步發(fā)展”，HUS人工智能指導(dǎo)小組主席兼赫爾辛基大學(xué)神經(jīng)外科助理教授Mikka Korja說(shuō)。
      			

			
        
      
			
      
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