Hiljutine uuring hindas sügava õppemudeli nimega COMPOSER mõju sepsise patsientide ravikvaliteedile ja ellujäämismääradele. Sepsis, tõsine seisund, mida põhjustab ebatäpne immuunvastus infektsioonile, mõjutab miljoneid inimesi kogu maailmas ja on juhtiv suremuse põhjus. Sepsise varajane avastamine on oluline efektiivseks raviks ja paremateks ravitulemusteks.
COMPOSER mudel kasutab sügava õppemehhanismi, et ennustada sepsist, analüüsides erinevate riskitegurite vahelisi keerulisi seoseid. See suudab töödelda suuri andmekogusid, sealhulgas kliinilisi märkmeid, kujutisandmeid ja kantavaid andureid. Erinevalt varasematest algoritmide, COMPOSER eesmärk on vähendada valehäirete arvu, tuvastades ebanormaalsed proovid.
Uuring hindas COMPOSER mudeli efektiivsust sepsise varajases avastamises ja selle mõju patsiendi ravitulemustele. Kasutades patsientide demograafilist teavet, laboratoorsete uuringute tulemusi, elulisi märke, kaasnevaid haigusi ja ravimeid, genereeris mudel riskiskoori, et ennustada sepsise vastuvõtlikkust nelja tunni jooksul. Algoritm täiustati arstide tagasiside põhjal ning hoolduspersonal said asjakohast teavet rakendamise toetamiseks.
Uuringu tulemused näitasid, et COMPOSER mudeli kasutuselevõtu järel kahes erakorralise meditsiini osakonnas suurenes sepsise ravi nõuete täitmise määr 5,0% võrra ja haiglas esinev sepsisest tingitud suremus vähenes 1,9% võrra. Patsiendid, kes said mudeli ennustuste alusel õigeaegset antibiootikumiravi, kogesid ka 72 tunni jooksul pärast sepsise algust elundikahjustuse vähenemist. Lisaks vähenes mudel märkimisväärselt valehäirete arvu, säästes aega ja ressursse, mis varem kulusid mittevajalikele diagnoosidele.
Kuigi uuringul olid piirangud, näiteks juhusliku valiku ja väliste valideerimiste puudumine, demonstreeris see sügava õppel põhinevate sepsise ennustusmudelite potentsiaalseid eeliseid kliinilises keskkonnas. Selliste mudelite kasutamine võib kaasa tuua paremad patsientide ravitulemused, sealhulgas vähenenud haiglasisesne suremus ja suurenenud vastavus sepsise ravijuhenditele. Tulevikus peaks uurimistöö keskenduma nende mudelite valideerimise laiendamisele erinevates tervishoiuasutustes.
KKK sektsioon:
1. Mis on sepsis?
Sepsis on tõsine seisund, mida põhjustab ebatäpne immuunvastus infektsioonile. See on üks juhtivaid suremuse põhjuseid kogu maailmas.
2. Mis on COMPOSER mudel?
COMPOSER mudel on sügava õppemudel, mis ennustab sepsist, analüüsides erinevate riskitegurite keerulisi seoseid. See suudab töödelda suuri andmekogusid ja eesmärk on vähendada valehäirete arvu, tuvastades ebanormaalsed proovid.
3. Kuidas COMPOSER mudel töötab?
COMPOSER mudel sisaldab patsientide demograafilist teavet, laboratoorsete uuringute tulemusi, elulisi märke, kaasnevaid haigusi ja ravimeid, et genereerida riskiskoor sepsise vastuvõtlikkuse ennustamiseks nelja tunni jooksul.
4. Millised olid uuringu tulemused?
Uuringu käigus leiti, et COMPOSER mudeli kasutuselevõtt viis 5,0% -lise suurenemiseni sepsise ravi nõuete täitmisel ja 1,9% -lise vähenemiseni haiglas esinevas sepsisest tingitud suremuses. Patsiendid, kes said mudeli ennustuste alusel õigeaegset antibiootikumiravi, kogesid ka elundikahjustuse vähenemist 72 tunni jooksul pärast sepsise algust.
5. Mis olid uuringu piirangud?
Uuringul puudus juhuslik valik ja väline valideerimine, mis võib mõjutada tulemuste üldistatavust.
Määratlused:
1. Sepsis: Tõsine seisund, mida põhjustab ebatäpne immuunvastus infektsioonile, mis põhjustab laialdast põletikku ja organikahjustust.
2. Sügav õppimine: Kunstliku intelligentsuse alamhulk, mis kasutab neurovõrke keerukate mustrite ja seoste õppimiseks ning ennustuste tegemiseks suurtes andmekogudes.
3. Valehäired: Ebatäpsed ennustused või hoiatused, mis ei vasta tegelikule sündmusele.
Soovitatud seotud lingid:
Rahvusliku Biotehnoloogia Informatsiooni Keskus (NCBI)
Maailma Terviseorganisatsioon (WHO)
The source of the article is from the blog enp.gr