人工智能和基因組監(jiān)測(cè)相結(jié)合以檢測(cè)醫(yī)療保健傳染病的爆發(fā)

匹茲堡，2021年11 月 17 日——通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)與全基因組測(cè)序相結(jié)合，匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)院和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的科學(xué)家們大大改進(jìn)了醫(yī)院環(huán)境中傳染病爆發(fā)的快速檢測(cè)，而不是傳統(tǒng)的爆發(fā)跟蹤方法。

今天發(fā)表在《臨床傳染病》雜志上的結(jié)果表明，衛(wèi)生系統(tǒng)可以通過(guò)一種方式識(shí)別并阻止基于醫(yī)院的傳染病爆發(fā)，從而降低成本并挽救生命。

“醫(yī)院目前用于發(fā)現(xiàn)和阻止患者之間傳染病傳播的方法已經(jīng)過(guò)時(shí)。這些做法都沒(méi)有顯著在一個(gè)多世紀(jì)以來(lái)改變了，”資深作家李·哈里森，醫(yī)學(xué)博士，教授說(shuō)，在醫(yī)學(xué)皮特的學(xué)校傳染病和流行病學(xué)在公共衛(wèi)生皮特的研究生院。“我們的流程會(huì)檢測(cè)到重要的，否則這些可能會(huì)被傳統(tǒng)感染預(yù)防監(jiān)測(cè)所忽視。”

醫(yī)療保健相關(guān)傳輸?shù)脑鰪?qiáng)檢測(cè)系統(tǒng) (EDS-HAT) 將最近開(kāi)發(fā)的經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的基因組測(cè)序與連接到電子健康記錄中大量數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)算法相結(jié)合。當(dāng)測(cè)序檢測(cè)到醫(yī)院中任意兩名或更多患者感染幾乎相同的菌株時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)快速挖掘這些患者的電子健康記錄以尋找共性——無(wú)論是靠近病床，還是使用相同設(shè)備的程序或共享醫(yī)療保健提供者——提醒感染預(yù)防專(zhuān)家調(diào)查并阻止進(jìn)一步傳播。

通常，這個(gè)過(guò)程需要臨床醫(yī)生注意到兩個(gè)或更多患者有類(lèi)似的感染，并提醒他們的感染預(yù)防團(tuán)隊(duì)，然后他們可以查看患者記錄以試圖找出感染是如何傳播的。

主要作者、公共衛(wèi)生碩士、CIC、FAPIC、臨床研究協(xié)調(diào)員和 Pitt Public 的博士生 Alexander Sundermann 說(shuō)：“這是一個(gè)令人難以置信的勞動(dòng)密集型過(guò)程，通常依賴(lài)于忙碌的醫(yī)護(hù)人員注意到患者之間的共同感染。”健康。“如果患者在醫(yī)院的同一病房，這可能會(huì)奏效，但如果這些患者在不同病房，擁有不同的醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，并且唯一共享的鏈接是訪(fǎng)問(wèn)手術(shù)室，那么在其他病房之前發(fā)現(xiàn)爆發(fā)的機(jī)會(huì)患者被感染的人數(shù)急劇下降。”

從 2016 年 11 月到 2018 年 11 月，UPMC 長(zhǎng)老會(huì)醫(yī)院針對(duì)一些通常與全國(guó)范圍內(nèi)的醫(yī)療保健獲得性感染相關(guān)的精選傳染性病原體運(yùn)行了 6 個(gè)月的 EDS-HAT，同時(shí)繼續(xù)采用實(shí)時(shí)的傳統(tǒng)感染預(yù)防方法。該團(tuán)隊(duì)隨后調(diào)查了 EDS-HAT 的性能如何。

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