Nesenko pētījums novērtēja dziļās mācīšanās modela COMPOSER ietekmi uz sepses pacientu aprūpes kvalitāti un izdzīvošanas rādītājiem. Sepses, smagas slimības, ko izraisa nepareiza imūnā atbilde uz infekciju, ietekmē miljoniem cilvēku visā pasaulē un ir viena no galvenajām nāves cēloņiem. Sepses agrīna atklāšana ir būtiska efektīvai ārstēšanai un uzlabotiem rezultātiem.
COMPOSER modelis izmanto dziļās mācīšanās tehnikas, lai paredzētu sepsi, analizējot sarežģītas korelācijas starp dažādiem riska faktoriem. Tas spēj apstrādāt lielus datu kopumus, kas satur klīniskos pārskatus, attēla datu un valkājamos sensorus. Atšķirībā no iepriekšējām algoritmu versijām, COMPOSER modelim ir mērķis samazināt nepamatotas trauksmes, identificējot nenormālus paraugus.
Pētījuma mērķis bija novērtēt COMPOSER modelī integrētās sepses agrīnās atklāšanas efektivitāti un tās ietekmi uz pacientu iznākumiem. Modelim, iekļaujot pacientu demogrāfiskos datus, laboratorijas ziņojumus, vitālos rādītājus, komorbiditātes un zāles, bija iespēja radīt riska rezultātu, kas paredz sepses jutīgumu četru stundu laikā. Algoritms tika uzlabots, pamatojoties uz ārstu atgriezenisko saiti, un māsu personāls tika aprīkots ar atbilstošu informāciju, lai atbalstītu īstenošanu.
Pētījuma rezultāti parādīja 5,0% palielinājumu sepses komplektu atbilstībā un 1,9% samazinājumu slimnīcā esošās sepses saistītās nāves gadījumos pēc COMPOSER modela ieviešanas divās neatliekamās palīdzības nodaļās. Starp pacientiem, kuri saņēma laikus antibiotiku iejaukšanos, pamatojoties uz modeļa prognozēm, tika novērota orgānu bojājumu samazināšana 72 stundu laikā pēc sepses sākuma. Turklāt modelis ievērojami samazināja nepamatotas trauksmes, taupot laiku un resursus, kas iepriekš tika tērēti nevajadzīgām diagnozēm.
Lai gan pētījumam bija ierobežojumi, piemēram, nejaušas izlases trūkums un ārējās validācijas trūkums, tas demonstrēja dziļās mācīšanās pamatotu sepses prognozēšanas modeļu potenciālos labumus klīniskajā vidē. Šādu modeļu izmantošana var uzlabot pacientu iznākumus, tai skaitā samazināt slimnīcā esošo nāves gadījumu skaitu un palielināt sepses ārstēšanas pamatnorādījumu izpildi. Nākotnes pētījumiem būtu jāpievēršas šo modeļu validācijas paplašināšanai dažādās veselības aprūpes iestādēs.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kas ir sepses?
Sepses ir smaga slimība, ko izraisa nepareiza imūnā atbilde uz infekciju. Tā ir viena no galvenajām nāves cēloņiem visā pasaulē.
2. Kas ir COMPOSER modelis?
COMPOSER modelis ir dziļās mācīšanās modelis, kas prognozē sepsi, analizējot sarežģītas korelācijas starp dažādiem riska faktoriem. Tas spēj apstrādāt lielus datu kopumus un mērķis ir samazināt nepamatotas trauksmes, identificējot nenormālus paraugus.
3. Kā darbojas COMPOSER modelis?
COMPOSER modelis iekļauj pacientu demogrāfiskos datus, laboratorijas ziņojumus, vitālos rādītājus, komorbiditātes un zāles, lai radītu riska rezultātu, kas paredz sepses jutīgumu četru stundu laikā.
4. Kādi bija pētījuma atklājumi?
Pētījums parādīja, ka COMPOSER modela ieviešana noveda pie 5,0% palielinājuma sepses komplektu atbilstībā un 1,9% samazinājuma slimnīcā esošajos sepses saistītajos nāves gadījumos. Pacienti, kuri saņēma laikus antibiotiku iejaukšanos, pamatojoties uz modeļa prognozēm, arī pieredzēja orgānu bojājumu samazināšanos 72 stundu laikā no sepses sākuma.
5. Kādi bija pētījuma ierobežojumi?
Pētījumam trūka nejaušas izlases un ārējas validācijas, kas var ietekmēt atklājumu vispārējo piemērojamību.
Definīcijas:
1. Sepses: Smaga slimība, ko izraisa nepareiza imūnā atbilde uz infekciju, kas izpaužas kā plaša mēroga iekaisums un orgānu bojājumi.
2. Dziļā mācīšanās: Mākslīgā intelekta pamatnodala, kas izmanto neurālo tīklu, lai mācītos un veiktu prognozes, pamatojoties uz sarežģītiem paraugiem un korelācijām lielos datu kopumos.
3. Nepamatotas trauksmes: Nepareizu prognožu vai brīdinājumu par notiekošo trūkums vai nepatiesība.
Ieteiktie saistītie saites:
Valsts biotehnoloģijas informācijas centrs (NCBI)
Pasaules Veselības organizācija (PVO)
The source of the article is from the blog papodemusica.com