Останнє дослідження оцінило вплив глибокої навчальної моделі, що називається COMPOSER, на якість догляду та показники виживання у пацієнтів із сепсисом. Сепсис – це важка стан, спричинена неправильною імунною відповіддю на інфекцію, яка торкнулася мільйонів людей по всьому світу і є одною з основних причин смертності. Раннє виявлення сепсису важливо для ефективного лікування та покращення результатів.
Модель COMPOSER використовує методи глибокого навчання для прогнозування сепсису шляхом аналізу складних взаємозв’язків між різними факторами ризику. Вона може обробляти великі набори даних, що містять клінічні примітки, зображення та інформацію про носіння датчиків. На відміну від попередніх алгоритмів, COMPOSER спрямований на зменшення помилкових сигналів, ідентифікуючи аномальні вибірки.
Дослідження оцінило ефективність моделі COMPOSER у ранньому виявленні сепсису та її вплив на результати для пацієнтів. Шляхом розрахунку ризикового коефіцієнта на основі даних пацієнтів, лабораторних звітів, показників життєвої активності, супутніх захворювань та лікарських засобів модель прогнозувала схильність до сепсису протягом чотирьох годин. Алгоритм був вдосконалений на основі відгуків від лікарів, а медичний персонал отримав відповідну інформацію для підтримки впровадження.
Дослідження показало зростання виконання “пакетів” для сепсису на 5,0% і зменшення смертності, пов’язаної сепсисом у лікарнях на 1,9% після впровадження моделі COMPOSER у двох відділеннях невідкладної допомоги. Серед пацієнтів, яким своєчасно була введена антибактеріальна терапія на основі передбачень моделі, спостерігалося зниження пошкодження органів через 72 годин після початку сепсису. Крім того, модель значно зменшила помилкові сигнали, що дозволило економити час та ресурси, які раніше витрачалися на непотрібні діагнози.
Хоча дослідження мало свої обмеження, такі як відсутність рандомізації та зовнішньої перевірки, воно демонструє потенційні переваги моделей передбачення сепсису на основі глибокого навчання у клінічних установах. Використання таких моделей може призвести до поліпшення результатів лікування пацієнтів, включаючи зменшення летальності та підвищення виконання лікування сепсису. Майбутні дослідження повинні зосередитися на розширенні перевірки цих моделей в різних медичних закладах.
ЧАП-секція:
1. Що таке сепсис?
Сепсис – це важкий стан, спричинений неправильною імунною відповіддю на інфекцію. Це одна з основних причин смертності по всьому світу.
2. Що таке модель COMPOSER?
Модель COMPOSER – це глибокий навчальний модель, який прогнозує сепсис шляхом аналізу складних взаємозв’язків різних факторів ризику. Вона може обробляти великі набори даних і ставить за мету зменшення помилкових сигналів, ідентифікуючи аномальні вибірки.
3. Як працює модель COMPOSER?
Модель COMPOSER включає показники пацієнта, лабораторні звіти, показники життєвої активності, супутні хвороби та ліки, щоб визначити ризик схильності до сепсису протягом чотирьох годин.
4. Які були висновки дослідження?
Дослідження показало, що впровадження моделі COMPOSER призвело до зростання виконання “пакетів” для сепсису на 5,0% і зменшення летальності в лікарнях на 1,9%. Пацієнти, які отримали своєчасну антибактеріальну терапію на основі передбачень моделі, також відзначили зменшення пошкодження органів через 72 години після початку сепсису.
5. Які були обмеження дослідження?
Дослідження було недостатньо рандомізоване та не пройшло зовнішню перевірку, що може вплинути на узагальнення висновків.
Визначення:
1. Сепсис: Важкий стан, спричинений неправильною імунною відповіддю на інфекцію, що супроводжується розповсюдженим запаленням та ушкодженням органів.
2. Глибоке навчання: Підгрупа штучного інтелекту, яка використовує нейронні мережі для вивчення та прогнозування на основі складних закономірностей і взаємозв’язків у великих наборах даних.
3. Помилкові сигнали: Неправильні прогнози або попередження, які не відповідають реальним подіям.
Рекомендовані посилання:
National Center for Biotechnology Information (NCBI)
World Health Organization (WHO)
The source of the article is from the blog combopop.com.br