С развитием технологий здравоохранение претерпевает трансформацию, и одним из инструментов, который показывает большой потенциал, является машинное обучение. Машинное обучение революционизирует медицинские исследования, диагностику, лечение и управление различными заболеваниями, в том числе инфекционными. В частности, использование машинного обучения для принятия решений о переключении антибиотиков на индивидуальном уровне пациента является прорывом.
Недавние исследования сосредоточились на разработке нейронных сетей, которые предсказывают соответствие перехода от внутривенного (ИВ) к пероральному (ПО) антибиотику на основе клинических параметров. Эти модели использовали данные из отделений интенсивной терапии и продемонстрировали высокую точность, превосходя базовый уровень с площадью под кривой характеристики работы приемника (AUROC) 0,82 и 0,80.
Дальнейшая проверка этих моделей на внешнем наборе данных подтвердила их потенциал в персонализированных решениях по лекарственной терапии. Модели применяют систему сигнализации, предоставляющую ясные визуальные объяснения, повышая их интерпретируемость и удобство использования.
Влияние решений о переключении антибиотиков выходит за рамки способа введения. Оно имеет значительные последствия для ухода за пациентом, включая пребывание в больнице и воздействие лекарств. Оптимизируя решение о переключении, модели машинного обучения способствуют сокращению пребывания в больнице, улучшению комфорта и удовлетворенности пациента. Более того, эти модели обеспечивают справедливость и равенство в принятии решений, поддерживая персонализированный уход, ориентированный на пациента.
Модели машинного обучения, подобные обсуждаемым, являются не только техническими инновациями, но и ценными инструментами для улучшения клинической практики. Они соответствуют опытным руководствам по назначению антибиотиков и помогают медицинским работникам принимать информированные решения в реальном времени.
Кроме того, эти модели могут дополнять существующие решения в области здравоохранения, такие как те, которые предлагает компания Wolters Kluwer. Комбинация моделей машинного обучения и основанных на доказательствах решений может оптимизировать рабочие процессы, улучшить соблюдение рекомендаций и обеспечить уверенность в отношении соответствия клинических решений.
В заключение, машинное обучение имеет потенциал для революционизации принятия решений в области здравоохранения. Исследования, основанные на машинном обучении и направленные на создание систем поддержки принятия решений в клинической практике в отношении переключения антибиотиков, свидетельствуют о его потенциале. По мере развития машинного обучения, мы можем ожидать дальнейших инновационных применений, которые изменят предоставление здравоохранения и результаты для пациентов.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it