Μια πρόσφατη μελέτη αξιολόγησε την επίδραση ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης, με την ονομασία COMPOSER, στην ποιότητα της φροντίδας και το ποσοστό επιβίωσης των ασθενών με σήψη. Η σήψη, μια σοβαρή κατάσταση που προκαλείται από μια ακατάλληλη ανοσοαπόκριση στη μόλυνση, επηρεάζει εκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως και αποτελεί μια κύρια αιτία θνησιμότητας. Η έγκαιρη ανίχνευση της σήψης είναι καθοριστική για την αποτελεσματική αγωγή και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων.
Το μοντέλο COMPOSER χρησιμοποιεί τεχνικές βαθιάς μάθησης για να προβλέπει τη σήψη αναλύοντας σύνθετες συσχετίσεις που υπάρχουν μεταξύ διάφορων παραγόντων κινδύνου. Μπορεί να χειριστεί μεγάλα σύνολα δεδομένων που περιλαμβάνουν κλινικές σημειώσεις, δεδομένα από εικονογραφικές εξετάσεις και πληροφορίες από φορετούς αισθητήρες. Αντίθετα από προηγούμενους αλγορίθμους, το COMPOSER στοχεύει στη μείωση των ψευδών συναγερμών αναγνωρίζοντας ανώμαλες δείγματα.
Η μελέτη αξιολόγησε την αποτελεσματικότητα του μοντέλου COMPOSER στην έγκαιρη ανίχνευση της σήψης και την επίδρασή του στην εξέλιξη των ασθενών. Με την ενσωμάτωση δημογραφικών στοιχείων, εργαστηριακών αναφορών, σημείων βιταλότητας, συμπαραγωγών και φαρμάκων του ασθενούς, το μοντέλο δημιουργούσε έναν σκορ κινδύνου για την πρόβλεψη της επιρρεπότητας στη σήψη εντός τεσσάρων ωρών. Ο αλγόριθμος βελτιώθηκε βάσει των σχολίων των ιατρών και το προσωπικό νοσηλευτικής φροντίδας παρείχε σχετικές πληροφορίες για την υποστήριξη της υλοποίησης.
Τα ευρήματα της έρευνας έδειξαν αύξηση 5,0% στη συμμόρφωση με την ομάδα παροχής φροντίδας σήψης και μείωση 1,9% στη μορταλιτέτα συνδεδεμένη με τη σήψη στα νοσοκομεία μετά την εφαρμογή του μοντέλου COMPOSER σε δύο τμήματα επειγόντων περιστατικών. Ανάμεσα στους ασθενείς που έλαβαν έγκαιρη αντιμικροβιακή αγωγή βάσει των προβλέψεων του μοντέλου, παρατηρήθηκε μείωση τραυματισμών στα όργανα 72 ώρες από την έναρξη της σήψης. Επιπλέον, το μοντέλο μείωσε σημαντικά τους ψευδείς συναγερμούς, εξοικονομώντας χρόνο και πόρους που προηγουμένως δαπανούνταν για μη απαραίτητες διαγνώσεις.
Αν και η μελέτη είχε περιορισμούς, όπως έλλειψη τυχαιοποίησης και εξωτερικής επικύρωσης, απέδειξε τα δυνητικά οφέλη των μοντέλων πρόβλεψης της σεψης με βάση τη βαθιά μάθηση σε κλινικές ρυθμίσεις. Η χρήση τέτοιων μοντέλων μπορεί να οδηγήσει σε βελτίωση των αποτελεσμάτων για τους ασθενείς, συμπεριλαμβανομένης της μείωσης της μονάδας καθοδήγησης της νοσηλείας και της αυξημένης συμμόρφωσης με τους οδηγούς θεραπείας για τη σήψη. Οι μελλοντικές έρευνες θα πρέπει να επικεντρωθούν στην επέκταση της επικύρωσης αυτών των μοντέλων σε διάφορα ιδρύματα υγείας.
Συχνές ερωτήσεις:
1. Τί είναι η σήψη;
Η σήψη είναι μια σοβαρή κατάσταση που προκαλείται από μια ακατάλληλη ανοσοαπόκριση στη μόλυνση. Είναι μια κύρια αιτία θνησιμότητας παγκοσμίως.
2. Τί είναι το μοντέλο COMPOSER;
Το μοντέλο COMPOSER είναι ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης που προβλέπει τη σήψη αναλύοντας σύνθετες συσχετίσεις μεταξύ διάφορων παραγόντων κινδύνου. Μπορεί να χειριστεί μεγάλα σύνολα δεδομένων και στοχεύει στη μείωση των ψευδών συναγερμών αναγνωρίζοντας ανώμαλα δείγματα.
3. Πώς λειτουργεί το μοντέλο COMPOSER;
Το μοντέλο COMPOSER ενσωματώνει δημογραφικά στοιχεία, εργαστηριακές αναφορές, σημεία βιταλότητας, συμπαραγωγές και φαρμακευτική αγωγή για τη δημιουργία ενός σκορ κινδύνου για την πρόβλεψη της επιρρεπότητας στη σήψη εντός τεσσάρων ωρών.
4. Ποιά ήταν τα ευρήματα της μελέτης;
Η μελέτη έδειξε ότι η εφαρμογή του μοντέλου COMPOSER οδήγησε σε αύξηση 5,0% στη συμμόρφωση με την ομάδα παροχής φροντίδας σήψης και μείωση 1,9% στη θνησιμότητα συνδεδεμένη με τη σήψη στα νοσοκομεία. Οι ασθενείς που έλαβαν έγκαιρη αντιμικροβιακή αγωγή βάσε
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve