Last Updated on 19.01.2021 by admin
Исследователи медицинских наук из Калифорнийского университета в Ирвине создали модель машинного обучения, чтобы предсказать вероятность того, что пациенту с COVID-19 понадобится искусственная вентиляция легких или помощь в отделении интенсивной терапии. Инструмент является бесплатным и доступен в Интернете для использования любой медицинской организацией.
«Цель состоит в том, чтобы заблаговременно предупредить врачей о выявлении пациентов, которые могут быть уязвимы с самого начала», – сказал Дэниел С. Чоу, доцент по месту жительства в области радиологических наук и первый автор исследования, опубликованного в PLOS ONE . Инструмент предсказывает, ухудшится ли состояние пациента в течение 72 часов.
В сочетании с принятием решений, специфичных для медицинского учреждения, в котором используется инструмент, модель использует историю болезни пациента, чтобы определить, кого можно отправить домой, а кому потребуется неотложная помощь. Исследование показало, что в UCI Health прогнозы инструмента были точными примерно в 95 процентах случаев.
«Мы могли бы подумать об этом инструменте с точки зрения прогнозирования количества коек в отделении интенсивной терапии, которое нам может понадобиться», – сказал Альпеш Н. Амин, заведующий кафедрой медицины Thomas & Mary Cesario и автор исследования.
Исследователи начали собирать данные о пациентах с COVID-19 в UCI Health в январе 2020 года, что позволило им создать прототип инструмента к марту и вскоре после этого начать это исследование.
Модель машинного обучения использовала данные пациентов UCI Health для создания алгоритма, который использует ранее существовавшие состояния, такие как астма, гипертония и ожирение, результаты больничных тестов и демографические данные для расчета вероятности того, что пациенту понадобится аппарат искусственной вентиляции легких или помощь в отделении интенсивной терапии.
Хотя исследование было основано на пациентах UCI Health, которые проживают в одном месте и были в основном американцами азиатского происхождения, латиноамериканцами и европейцами, исследователи также протестировали инструмент на 40 пациентах в Университете Эмори в Атланте, чтобы увидеть, работает ли он с другой группой пациентов. Это было так.
В то время как калькулятор предсказывает общую оценку тяжести пациентов с COVID-19 в любой больнице, клиницисты должны принимать решения о дальнейших действиях, исходя из местных практик и своего собственного количества коек, количества пациентов, вероятного распространения болезни на месте и т. Д. В UCI Health этот инструмент помогал пациентам руководствоваться отзывами врачей скорой помощи, больничной медицины, реанимации и инфекционистов.
Загрузка...
