Sztuczna inteligencja może zapobiec tysiącom zgonów z powodu sepsy
Sztuczna inteligencja aż o 20% zmniejsza ryzyko śmierci z powodu sepsy, ponieważ jest w stanie wychwycić objawy zakażenia o kilka godzin wcześniej niż tradycyjne metody. SI dokumentację medyczną i notatki kliniczne, aby zidentyfikować pacjentów narażonych na zagrażające życiu powikłania.
Praca badawcza, która może znacznie zmniejszyć śmiertelność pacjentów na jedną z głównych przyczyn zgonów szpitalnych na świecie, została opublikowana w Nature Medicine i Nature Digital Medicine.
To pierwszy przypadek, w którym SI jest wdrażana przy łóżku pacjenta, wykorzystywana przez tysiące świadczeniodawców, rzeczywiście ratuje życie – mówi Suchi Saria, dyrektor badań Malone Center for Engineering in Healthcare na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa i główny autor badań, w których oceniono ponad pół miliona pacjentów w ciągu dwóch lat.
To niezwykły skok, który pozwoli uratować tysiące pacjentów z sepsą rocznie. A to podejście jest teraz stosowane w celu poprawy wyników w innych ważnych obszarach problemowych poza sepsą.
Sepsa występuje, gdy infekcja wyzwala reakcję łańcuchową w całym organizmie. Zapalenie może prowadzić do zakrzepów krwi i zniszczenia naczyń krwionośnych, a ostatecznie może spowodować uszkodzenie lub niewydolność narządów. Co roku w Stanach Zjednoczonych około 1,7 miliona dorosłych zapada na sepsę, a ponad 250 000 z nich umiera.
Sepsa jest łatwa do przeoczenia, ponieważ jej objawy są wspólne dla innych stanów, mówi Saria. Im szybciej zostanie zdiagnozowana, tym większe szanse na przeżycie pacjenta.
Sztuczna inteligencja przyspiesza diagnozę
Jednym z najskuteczniejszych sposobów na poprawę wyników jest wczesne wykrywanie i podawanie właściwego leczenia w odpowiednim czasie, ale historycznie było to trudne wyzwanie ze względu na brak systemów do dokładnej wczesnej identyfikacji – mówi Saria, który kieruje Laboratorium Uczenia Maszynowego i Opieki Zdrowotnej na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa.
Aby rozwiązać ten problem, Saria i współpracownicy opracowali system ukierunkowanego wczesnego ostrzegania w czasie rzeczywistym. Łącząc historię choroby pacjenta z aktualnymi objawami i wynikami badań, sztuczna inteligencja pokazuje klinicystom, kiedy ktoś jest zagrożony sepsą i sugeruje protokoły leczenia, takie jak rozpoczęcie podawania antybiotyków.
SI śledzi pacjentów od momentu ich przybycia do szpitala aż do wypisu, zapewniając, że krytyczne informacje nie zostaną pominięte nawet w przypadku zmiany personelu lub przeniesienia pacjenta na inny oddział.
W trakcie badania ponad 4000 lekarzy z pięciu szpitali korzystało z SI podczas leczenia 590 000 pacjentów. System przejrzał również 173 931 poprzednich przypadków.
W 82% przypadków sepsy, sztuczna inteligencja osiągnęła dokładność prawie 40%. Poprzednie próby wykorzystania elektronicznych narzędzi do wykrywania tej choroby wychwyciły mniej niż połowę tej liczby przypadków, a ich dokładność sięgała 2% do 5%. Wszystkie przypadki sepsy są w końcu wychwytywane, ale przy obecnym standardzie opieki, stan ten zabija 30% osób, u których się rozwija.
W najcięższych przypadkach sepsy, gdzie godzina opóźnienia stanowi różnicę między życiem a śmiercią, sztuczna inteligencja wykryła ją średnio prawie sześć godzin wcześniej niż tradycyjne metody.
To przełom pod wieloma względami. Do tej pory większość tego typu systemów znacznie częściej zgadywała źle. Te fałszywe alarmy podważają zaufanie – mówi współautor badania Albert Wu, internista i dyrektor Johns Hopkins Center for Health Services and Outcomes Research.
Żródło: Futurity
Miłośnik nowoczesnych technologii, głównie nowych rozwiązań IT. Redaktor w czasopismach Gambler, Enter, PC Kurier, Telecom Forum, Secret Service, Click!, Komputer Świat Gry, Play, GameRanking. Wiele lat spędził w branży tłumaczeniowej – głównie gier i programów użytkowych. W wolnych chwilach lata szybowcem, jeździ na rowerze i pochłania duże ilości książek.
