Neseniai atliktas tyrimas įvertino giliavandens modelio, vadinamo COMPOSER, įtaką sepsio pacientų gydymo kokybei ir išgyvenimo rodikliams. Sepsis, sunki būklė, kurią sukelia netinkama organizmo imuninė reakcija į infekciją, paveikia milijonus žmonių visame pasaulyje ir yra pagrindinė mirtingumo priežastis. Sepsio ankstyvas nustatymas yra labai svarbus veiksmingam gydymui ir geresniems rezultatams.
COMPOSER modelis naudoja giliuosius mokymosi metodus, kad nuspėtų sepsį, analizuodamas sudėtingas sąsajas tarp įvairių rizikos veiksnių. Jis gali tvarkyti didelius klinikinių užrašų, vaizdų duomenų ir nešiojamųjų jutiklių informacijos duomenų rinkinius. Skirtingai nuo ankstesnių algoritmų, COMPOSER siekia sumažinti netikrų perspėjimų skaičių, identifikuodamas abnormalias mėginius.
Tyrimas įvertino COMPOSER modelio veiksmingumą ankstyvam sepsio nustatymui ir jo įtaką pacientų rezultatams. Įtraukiant paciento demografinius duomenis, laboratorinius tyrimų rezultatus, vitalinius rodiklius, komorbidumus ir vaistus, modelis generavo rizikos vertę, kad numatytų sepsio jautrumą per keturias valandas. Algoritmas buvo tobulinamas pagal gydytojų grąžinimą, ir slaugos personalui buvo suteikta aktuali informacija, kad būtų palaikoma įgyvendinimas.
Tyrimo rezultatai rodo sepsio modelio COMPOSER įgyvendinimo dėka vykstančių gydymo priemonių 5,0 % padidėjimą ir 1,9 % sumažėjimą ligoninėje dėl sepsio susijusios mirštamumo. Tarp pacientų, kurie pagal modelio prognozes laiku gavo antibiotikų gydymą, buvo sumažėjusi organų žala po 72 valandų nuo sepsio pradžios. Be to, modelis ženkliai sumažino netikruosius perspėjimus, taip sutaupant laiką ir išteklius, anksčiau skirtus nereikalingiems diagnozavimams.
Nors tyrimas turėjo apribojimų, pvz., stoką atsitiktinumo ir išorinės patvirtinimo, jis parodė giliosios mokymosi pagrindu paremtų sepsio prognozavimo modelių potencialią naudą klinikinėse aplinkose. Tokių modelių naudojimas gali vesti prie pagerintų pacientų rezultatų, įskaitant sumažintą ligoninės mirštamumą ir didesnį sepsio gydymo gairių laikymąsi. Tolimesni tyrimai turėtų skirtis išplėsti šių modelių patikimumą skirtingose sveikatos priežiūros įstaigose.
D.U.K. skyrius:
1. Kas yra sepsis?
Sepsis yra sunki būklė, kurią sukelia netinkama organizmo imuninė reakcija į infekciją. Tai yra pagrindinė mirtingumo priežastis visame pasaulyje.
2. Kas yra COMPOSER modelis?
COMPOSER modelis yra giliosios mokymosi modelis, skirtas nuspėti sepsį, analizuojant sudėtingas sąsajas tarp įvairių rizikos veiksnių. Jis gali tvarkyti didelius duomenų rinkinius ir siekia sumažinti netikrų perspėjimų skaičių, identifikuodamas abnormalias mėginius.
3. Kaip veikia COMPOSER modelis?
COMPOSER modelis įtraukia paciento demografines charakteristikas, laboratorinius tyrimų rezultatus, vitalinius rodiklius, komorbidumus ir vaistus, kad generuotų rizikos vertę, numatančią sepsio jautrumą per keturias valandas.
4. Kokius rezultatus parodė tyrimas?
Tyrimas parodė, kad COMPOSER modelio įgyvendinimas lėmė 5,0 % padidėjimą sepsio gydymo priemonių laikymuisi ir 1,9 % sumažėjimą ligoninėje dėl sepsio susijusios mirštamumo. Pacientai, kurie pagal modelio prognozes laiku gavo antibiotikų gydymą, taip pat patyrė sumažėjimą organų žalos po 72 valandų nuo sepsio pradžios.
5. Kokie buvo tyrimo apribojimai?
Tyrimo apribojimai buvo susiję su atsitiktinumu ir išorine patvirtinimu, kas gali turėti įtakos rezultatų bendrai taikymui.
Apibrėžimai:
1. Sepsis: sunki būklė, kurią sukelia netinkama organizmo imuninė reakcija į infekciją, lydimas plačiai paplitusio uždegimo ir organų pažeidimo.
2. Gilioji mokymasis: dirbtinio intelekto apibrėžtos neuralinės tinklo dalis, kuri mokosi ir daro spėjimus remdamasi sudėtingomis modelių ir sąsajos dėsnių sąveikomis dideliuose duomenų rinkiniuose.
3. Netikri perspėjimai: neteisingi spėjimai arba perspėjimai, kurie neatitinka realybės.
Siūlomi susiję nuorodų šaltiniai:
Biotechnologijos informacijos nacionalinės centro (NCBI) straipsniai
Pasaulio sveikatos organizacija (PSO)
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx