重癥監護室的機器學(xué)習

　　人工智能可預測ICU循環(huán)衰竭

　　蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院和伯爾尼大學(xué)醫院的研究人員開(kāi)發(fā)了一種預測重癥監護病房(ICU)患者循環(huán)衰竭的方法，使臨床醫生能夠在早期進(jìn)行干預。

　　他們的方法使用機器學(xué)習方法來(lái)評估大量的病人數據。研究人員在《自然醫學(xué)》雜志上發(fā)表了他們的研究結果。

　　醫院的ICU對病人進(jìn)行嚴密觀(guān)察:臨床醫生持續監測病人的脈搏、血壓和血氧飽和度等生命體征。這為醫生和護士提供了關(guān)于病人病情的豐富數據;健康。然而，利用這些信息來(lái)預測他們的病情將如何發(fā)展，或者提前發(fā)現危及生命的變化，絕非易事。

　　研究人員開(kāi)發(fā)了一種方法，巧妙地將病人的各種生命體征與其他醫學(xué)相關(guān)信息結合起來(lái)。將這些數據融合在一起，就可以在關(guān)鍵的循環(huán)衰竭發(fā)生前數小時(shí)預測出來(lái)。未來(lái)的目標是將該方法用于醫院病人的實(shí)時(shí)評估。生命體征為值班醫務(wù)人員提供早期預警系統，世衛組織可在早期采取適當行動(dòng)。

　　得益于伯爾尼大學(xué)醫院重癥醫學(xué)系提供的大量數據，研究人員能夠開(kāi)發(fā)出這種方法。2005年，它成為瑞士第一家開(kāi)始以數字形式為重癥監護患者存儲顆粒狀、高分辨率數據的大型ICU。在他們的研究中，研究人員使用了來(lái)自3.6萬(wàn)重癥監護病房的匿名數據，這些數據完全來(lái)自那些同意將其數據用于研究目的的患者。

　　即使是短時(shí)間的循環(huán)不足也會(huì )顯著(zhù)增加患者的死亡率

　　托拜厄斯梅爾茲

　　托拜厄斯·默茨是伯爾尼大學(xué)醫院重癥醫學(xué)系的研究助理和前高級醫師，現在奧克蘭城市醫院工作。在他的倡導下，由ETH教授Gunnar R?tsch和Karsten Borgwardt領(lǐng)導的研究人員使用機器學(xué)習方法分析了這些數據。我們開(kāi)發(fā)的算法和模型能夠在我們使用的數據集中預測90%的循環(huán)故障。在82%的病例中，預測至少提前兩小時(shí)，這將給醫生至少兩小時(shí)進(jìn)行干預，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院生物醫學(xué)信息學(xué)教授解釋道。

　　在他們的研究中，研究人員對每個(gè)患者都有幾百個(gè)不同的變量和其他醫療信息。然而，我們能夠證明，僅僅20個(gè)這些變量就足以做出準確的預測。這些因素包括血壓、脈搏、各種血值、病人的年齡和所使用的藥物。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的數據挖掘教授博格沃特解釋道。為了進(jìn)一步提高預測的質(zhì)量，研究人員計劃將來(lái)自其他大醫院的患者數據納入未來(lái)的分析。此外，他們將把匿名數據集、算法和模型提供給其他科學(xué)家。

　　預防循環(huán)衰竭是重癥監護中病人治療的一個(gè)重要方面。即使是短時(shí)間的循環(huán)不足也會(huì )顯著(zhù)增加患者的死亡率。梅爾茲說(shuō)。在今天的重癥監護病房里，我們必須處理大量的報警系統，但它們不是很準確。通常，它們會(huì )引發(fā)假警報，或者只給我們一個(gè)短暫的提前警告，這可能會(huì )推遲支持患者循環(huán)的充分措施的啟動(dòng)，他說(shuō)。用他們的方法，研究人員的目標是用幾個(gè)高度相關(guān)的早期警報取代大量的警報。這是可能的，因為研究表明，新方法可以減少90%的報警。

　　還需要進(jìn)行一些進(jìn)一步的發(fā)展工作，以便使該方法可以作為一個(gè)預警系統使用。tsch解釋說(shuō)，第一個(gè)原型已經(jīng)存在，但在該系統可以用于日常臨床實(shí)踐之前，它的可靠性必須在臨床研究中得到證明。