研究團隊利用人工智能改善膿毒癥檢測和有效治療

臨床環(huán)境中感染的敗血癥每年威脅著全世界數(shù)千萬人的生命。在這種情況下，身體對感染的反應(yīng)本質(zhì)上是進入超速狀態(tài)，通過過度釋放化學(xué)物質(zhì)來保護身體，從而無意中攻擊身體。

世界衛(wèi)生組織的一項研究發(fā)現(xiàn)，2017 年有超過 4400 萬人患有敗血癥，導(dǎo)致 1100 萬人因敗血癥相關(guān)死亡，并導(dǎo)致截肢等其他重大不良事件。

如果及時發(fā)現(xiàn)，膿毒癥是可以治療的，但許多患者沒有表現(xiàn)出任何癥狀，直到周期已晚，無法有效、迅速治愈。

“你必須盡早抓住它，”田納西大學(xué)諾克斯維爾分校工業(yè)與系統(tǒng)工程系副教授、商業(yè)與工程希思捐贈教員安娜希塔·科詹迪 (Anahita Khojandi) 說。“借助我們新的預(yù)測工具，我們認(rèn)為醫(yī)療保健專業(yè)人員將能夠至少提前四到六個小時發(fā)現(xiàn)它，從而獲得更有效的治療和更好的健康結(jié)果。這可能聽起來不是很多時間，但敗血癥的進展如此之快很快，四到六個小時可能就是生與死的區(qū)別。”

Khojandi 和來自 UT 的多學(xué)科研究團隊假設(shè)，通過構(gòu)建根據(jù)電子健康記錄開發(fā)的數(shù)據(jù)集并分析后來患敗血癥的患者的模式，他們將能夠預(yù)測病情的發(fā)作。ISE 的一位同事——Dan Doulet 教職研究員兼教授李雪平(Xueping Li)能夠?qū)F隊與一組初始數(shù)據(jù)所有者聯(lián)系起來，以幫助他們開始工作。

“他在俄克拉荷馬州立大學(xué)衛(wèi)生系統(tǒng)創(chuàng)新中心有一位同事，他可以訪問電子健康記錄數(shù)據(jù)，我們需要這些數(shù)據(jù)來開始構(gòu)建早期膿毒癥預(yù)測模型的旅程，”霍揚迪說。“從那時起，我們開始更多地了解電子健康記錄數(shù)據(jù)的力量及其潛在的缺點。我們能夠訪問其他數(shù)據(jù)集并進行一系列研究，每項研究都建立在前一項研究的基礎(chǔ)上，直到我們最終能夠解決問題以整體的方式。”

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