یک مطالعه اخیر تأثیر مدل یادگیری عمیق به نام COMPOSER در کیفیت مراقبت و نرخ بقاء بیماران سپسیس را ارزیابی کرد. سپسیس، یک بیماری شدید است که ناشی از یک پاسخ ایمنی نادرست به عفونت است و تأثیرات گسترده‌ای بر جان میلیون‌ها نفر در سراسر جهان دارد. تشخیص زودهنگام سپسیس برای درمان موثر و بهبود نتایج بسیار حائز اهمیت است.
مدل COMPOSER از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سپسیس با تجزیه و تحلیل همبستگی‌های پیچیده بین عوامل خطرمند استفاده می‌کند. این مدل می‌تواند با مجموعه داده‌های بزرگ شامل یادداشت‌های بالینی، اطلاعات تصویربرداری و اطلاعات حسگرهای قابل استفاده قابلیت برآورده کرد. برخلاف الگوریتم‌های قبلی، COMPOSER با شناسایی نمونه‌های غیرطبیعی به منظور کاهش هشدارهای نادرست بهبود می‌یابد.
این مطالعه اثربخشی مدل COMPOSER در تشخیص زودهنگام سپسیس و تأثیر آن بر نتایج بیمار را ارزیابی کرد. با دربرگیری اطلاعات جمعیت، گزارشات آزمایشگاهی، نشانگان حیاتی، همراهی‌ها و داروها، این مدل امتیاز خطر برای پیش‌بینی احتمال سپسیس در چهار ساعت تولید می‌کند. الگوریتم بر اساس بازخورد پزشکان بهبود یافته و به کادر پرستاری اطلاعات مرتبط برای پشتیبانی از اجرا ارائه شد.
یافته‌های تحقیق نشان داد که پس از پیاده‌سازی مدل COMPOSER در دو بخش اورژانس، تطابق بسته سپسیس 5.0 درصد افزایش یافته و مرگ و میر مرتبط با سپسیس در بیمارستان 1.9 درصد کاهش یافت. در بین بیمارانی که بر اساس پیش‌بینی‌های مدل به موقع مداخله آنتی‌بیوتیک دریافت کردند، کاهش آسیب ارگانی در ۷۲ ساعت از شروع سپسیس مشاهده شد. علاوه بر این، مدل بطور قابل توجهی هشدارهای نادرست را کاهش داده و زمان و منابع قبلی صرف تشخیص‌های نامورد نیاز را صرفه‌جویی کرد.
اگرچه مطالعه محدودیت‌هایی داشت مانند عدم تصادفی‌سازی و اعتبارسنجی خارجی، اما این مطالعه به مزایای پتانسیل مدل‌های پیش‌بینی سپسیس بر اساس یادگیری عمیق در محیط‌های بالینی اشاره می‌کند. استفاده از اینگونه مدل‌ها می‌تواند منجر به بهبود نتایج بیماران شود، از جمله کاهش مرگ و میر در داخل بیمارستان و افزایش پیروی از راهنمایی‌های درمان سپسیس. تحقیقات آینده باید بر توسعه تأییدیه این مدل‌ها در موسسات بهداشتی مختلف تمرکز کند.
سوالات متداول:
1. سپسیس چیست؟
سپسیس یک بیماری شدید است که ناشی از یک پاسخ ایمنی نادرست به عفونت است. این یکی از علل مهم مرگ و میر در سراسر جهان است.
2. مدل COMPOSER چیست؟
مدل COMPOSER یک مدل یادگیری عمیق است که با تجزیه و تحلیل همبستگی‌های پیچیده بین عوامل خطرمند سپسیس، سپسیس را پیش‌بینی می‌کند. این مدل می‌تواند با مجموعه داده‌های بزرگ کار کند و به کاهش هشدارهای نادرست می‌پردازد.
3. عملکرد مدل COMPOSER چگونه است؟
مدل COMPOSER با یادگیری و ترکیب اطلاعات جمعیت، گزارشات آزمایشگاهی، نشانگان حیاتی، همراهی‌ها و داروها، امتیاز خطری برای پیش‌بینی چهار ساعته احتمال سپسیس تولید می‌کند.
4. نتایج مطالعه چه بودند؟
مطالعه نشان داد که پیاده‌سازی مدل COMPOSER منجر به افزایش 5.0 درصدی به پیروی از بسته سپسیس و کاهش 1.9 درصدی در مرگ و میر مربوط به سپسیس در بیمارستان شده است. بیمارانی که بر اساس پیش‌بینی‌های مدل در زمان مناسب مداخله آنتی‌بیوتیک دریافت کردند، نیز کاهشی در آسیب ارگانی در ۷۲ ساعت از شروع سپسیس تجربه کردند.
5. محدودیت‌های مطالعه چه بودند؟
مطالعه بدون تصادفی‌سازی و ارزیابی خارجی بود که ممکن است تأثیرکمی براهمگرا بودن یافته‌ها داشته باشد.
تعاریف:
1. سپسیس: یک شرایط شدید است که ناشی از یک پاسخ ایمنی نادرست به عفونت است و منجر به التهاب و آسیب دادن عمومی به ارگان‌ها می‌شود.
2. یادگیری عمیق: یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی برای یادگیری و پیش‌بینی بر اساس الگوها و همبستگی‌های پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کند.
3. هشدارهای نادرست: پیش‌بینی‌ها یا هشدارهای غلط که با وقوع واقعی مطابقت ندارند.
پیشنهاد می‌کنیم به لینک‌های مرتبط زیر مراجعه کنید:
مرکز ملی اطلاعات بیوتکنولوژی (NCBI)
سازمان بهداشت جهانی (WHO)
The source of the article is from the blog be3.sk