根據(jù)《急診醫(yī)學(xué)年鑒》上發(fā)表的一項(xiàng)研究，基于AI的膿毒癥篩查工具在優(yōu)于其他傳統(tǒng)篩查方法后，可以更好地幫助醫(yī)生找到患此病風(fēng)險(xiǎn)最大的患者。

美國和英國的一些醫(yī)療保健組織已經(jīng)轉(zhuǎn)向AI解決方案來解決患者的敗血癥并防止致命的后果。去年11月，馬薩諸塞州的研究人員開發(fā)了一種AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以預(yù)測何時(shí)應(yīng)該對敗血癥患者使用關(guān)鍵藥物。

對于本研究，一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來開發(fā)和測試一種敗血癥篩查工具，稱為敗血癥風(fēng)險(xiǎn)評分(RoS)，并使用來自49個(gè)不同城市社區(qū)醫(yī)院急診室(ER)患者的電子健康記錄數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包含約270萬條記錄。

收到數(shù)據(jù)后1、3、6、12和24小時(shí)對篩選方法進(jìn)行了分析。此外，它的性能還可以通過各種指標(biāo)進(jìn)行評估-警報(bào)率，接收器工作特性曲線(AUC)下的面積，靈敏度，特異性和精度。根據(jù)這項(xiàng)研究，當(dāng)識別大多數(shù)高危患者時(shí)，RoS是“最有區(qū)別的篩查工具”，并且比下一個(gè)表現(xiàn)最佳的敗血癥篩查方法更加靈敏和準(zhǔn)確。

Tenet Healthcare等公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家Ryan J. Delahanty博士說：“在這項(xiàng)回顧性研究中，與標(biāo)準(zhǔn)篩查工具相比，RoS更加及時(shí)和有區(qū)別……需要進(jìn)一步的研究來驗(yàn)證獨(dú)立站點(diǎn)的RoS得分。” 總結(jié)。