System AI wykrywa sepsę o kilka godzin wcześniej niż tradycyjne metody

Obszerne badania szpitalne, opublikowane w Nature Medicine i Nature Digital Medicine, pokazują, że pacjenci są o 20% mniej narażeni na śmierć z powodu sepsy, ponieważ nowy system sztucznej inteligencji opracowany w Johns Hopkins, zwany Systemem Wczesnego Ostrzegania w Czasie Rzeczywistym. godzin przed tradycyjnymi metodami.

Sepsę łatwo przeoczyć, ponieważ objawy, takie jak gorączka i splątanie, występują często w innych stanach. Jest wykrywany szybciej; Szanse pacjenta na przeżycie były większe. Jednak wczesne wykrywanie nie było w przeszłości łatwe.

Poprzednie próby użycia narzędzi elektronicznych do wykrywania sepsy były dokładne w 2% do 5% przypadków. Wszystkie przypadki sepsy są ostatecznie wykrywane, ale zgodnie z obecnymi standardami opieki stan ten zabija 30% osób, które ją zarażają. W najcięższych przypadkach sepsy, w których godzinne opóźnienie jest różnicą między życiem a śmiercią, ukierunkowany system wczesnego ostrzegania w czasie rzeczywistym wykrył to około sześć godzin wcześniej niż konwencjonalne metody.

Łącząc historię medyczną pacjenta z aktualnymi objawami i wynikami laboratoryjnymi, system uczenia maszynowego pokazuje lekarzom, kiedy ktoś jest zagrożony sepsą i sugeruje protokoły leczenia, takie jak rozpoczęcie leczenia antybiotykami. System śledzi pacjentów od momentu ich przybycia do szpitala do wypisu, zapewniając, że ważne informacje nie zostaną pominięte, nawet w przypadku zmiany personelu lub przeniesienia pacjenta na inny oddział. Podczas badania ponad 4000 lekarzy z pięciu szpitali wykorzystało ten system do leczenia 590 000 pacjentów. System przeanalizował również 173 931 przypadków poprzednich pacjentów. W 82% przypadków sepsy sztuczna inteligencja była dokładna w około 40%.

W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, system pozwala klinicystom zobaczyć, dlaczego narzędzie formułuje konkretne zalecenia. „Zastosowane tutaj podejście jest zasadniczo inne” – powiedział Soczi Sarya w przygotowanych notatkach. Sariya jest założycielem i dyrektorem badawczym Centrum Inżynierii Opieki Zdrowotnej na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa i głównym autorem badań, w których w ciągu dwóch lat oceniono ponad pół miliona pacjentów. „Jest elastyczny i uwzględnia różnorodność populacji pacjentów, unikalne sposoby, w jakie lekarze i pielęgniarki świadczą opiekę w różnych lokalizacjach oraz unikalne cechy każdego systemu opieki zdrowotnej, dzięki czemu jest znacznie dokładniejszy i zdobywa zaufanie dostawcy oraz przyjęcie.”

„To pierwszy raz, kiedy sztuczna inteligencja została zastosowana w łóżku, z której korzystają tysiące dostawców i gdzie obserwujemy ratowanie życia” – powiedział Sarria. „Jest to niezwykły krok, który uratuje tysiące pacjentów z sepsą rocznie. Takie podejście jest obecnie stosowane w celu poprawy wyników w innych ważnych obszarach problemowych po sepsie”.