Наскоро беше проведено изследване, което оцени влиянието на модела за дълбоко обучение COMPOSER върху качеството на грижите и процентите на оцеляване при пациенти с сепсис. Сепсисът, тежко състояние, причинено от неправилен имунен отговор на възпаление, засяга милиони хора по света и е водеща причина за смъртност. Ранното откриване на сепсиса е от решаващо значение за ефективното лечение и подобрени резултати.
Моделът COMPOSER използва техники за дълбоко обучение, за да прогнозира сепсис, като анализира сложни корелации между различни фактори на риск. Той може да се справя с големи набори от данни, съдържащи клинични бележки, данни от изображения и информация от носими сензори. За разлика от предишните алгоритми, COMPOSER има за цел да намали лъжливите аларми, идентифицирайки аномални проби.
Изследването оцени ефективността на модела COMPOSER в ранно откриване на сепсис и неговото влияние върху резултатите за пациентите. Чрез включване на данни за пациентите – демографски данни, лабораторни отчети, жизнено важни показатели, съпътстващи заболявания и медикаменти, моделът генерира рискова оценка, за да прогнозира податливостта към сепсис в рамките на четири часа. Алгоритъмът беше усъвършенстван на базата на обратна връзка от лекари, а медицинският персонал беше осигурен със съответната информация, за да се подкрепи прилагането.
Резултатите от изследването показват увеличение от 5,0% на спазването на подходящите мерки при сепсис и намаление с 1,9% на смъртността, свързана със сепсис, при прием на модела COMPOSER в две спешни отделения. Сред пациентите, които получиха своевременно антибиотично лечение въз основа на прогнозите на модела, имаше намаление на повредата на органите след 72 часа от началото на сепсиса. Освен това моделът значително намали лъжливите аларми, спестявайки време и ресурси, които преди това се изразходваха за ненужни диагнози.
Въпреки че изследването има ограничения, като липса на случайно определение и външна валидация, то демонстрира потенциалните ползи от моделите за прогнозиране на сепсис, основани на дълбоко обучение, в клиничните условия. Използването на такива модели може да доведе до подобрение на резултатите за пациента, включително намалена смъртност и увеличено спазване на указанията за лечение на сепсиса. Бъдещите изследвания следва да се фокусират върху разширяването на валидацията на тези модели в различни здравни институции.
ЧАСТЧЕСТО ЗАДАВАНИ ВЪПРОСИ:
1. Какво е сепсисът?
Сепсисът е тежко състояние, причинено от неправилен имунен отговор на възпаление. Той е водеща причина за смъртност в света.
2. Какво е моделът COMPOSER?
Моделът COMPOSER е модел за дълбоко обучение, който прогнозира сепсис, като анализира сложни корелации между различни фактори на риск. Той може да се справя с големи набори от данни и цели да намали лъжливите аларми, идентифицирайки аномални проби.
3. Как работи моделът COMPOSER?
Моделът COMPOSER включва данни за пациентите – демографски данни, лабораторни отчети, жизнено важни показатели, съпътстващи заболявания и медикаменти, за да генерира рискова оценка за прогнозиране на податливостта към сепсис в рамките на четири часа.
4. Какви бяха резултатите от изследването?
Изследването показа, че внедряването на модела COMPOSER доведе до увеличение от 5,0% на спазването на подходящите мерки при сепсис и намаление с 1,9% на смъртността, свързана със сепсиса в болницата. Пациентите, които получиха своевременно антибиотично лечение въз основа на прогнозите на модела, изпитаха и намаляване на повредата на органите след 72 часа от началото на сепсиса.
5. Какви бяха ограниченията на изследването?
Изследването липсва случайно определение и външна валидация, което може да повлияе върху обобщаемостта на намеренията.
Дефиниции:
1. Сепсис: Тежко състояние, причинено от неправилен имунен отговор на възпаление, което води до обширно възпаление и повреда на органите.
2. Дълбоко обучение: Част от изкуствен интелект, която използва невронни мрежи, за да научи и направи прогнози въз основа на сложни модели и корелации в големи набори от данни.
3. Лъжливи аларми: Некоректни прогнози или предупреждения, които не съответстват на реално събитие.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com