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使用機器學(xué)習(xí)來開發(fā)和測試一種敗血癥篩查工具

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-04-25 09:34 ? 次閱讀
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根據(jù)《急診醫(yī)學(xué)年鑒》上發(fā)表的一項研究,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)測何時應(yīng)該對敗血癥患者使用關(guān)鍵藥物。

對于本研究,一個研究團隊使用機器學(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)險評分(RoS),并使用來自49個不同城市社區(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小時對篩選方法進行了分析。此外,它的性能還可以通過各種指標(biāo)進行評估-警報率,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)這項研究,當(dāng)識別大多數(shù)高危患者時,RoS是“最有區(qū)別的篩查工具”,并且比下一個表現(xiàn)最佳的敗血癥篩查方法更加靈敏和準確。

Tenet Healthcare等公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家Ryan J. Delahanty博士說:“在這項回顧性研究中,與標(biāo)準篩查工具相比,RoS更加及時和有區(qū)別……需要進一步的研究來驗證獨立站點的RoS得分。” 總結(jié)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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