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研究新算法 可用來預(yù)測哪些新冠患者的病情會惡化

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法
密歇根大學(xué)的研究人員分析了近400名新冠患者的數(shù)據(jù),并開發(fā)了一種算法,可以預(yù)測哪些患者的病情可能會隨著時間的推移而惡化。 該算法利用機(jī)器學(xué)習(xí),并考慮到一些生命體征,包括心率、呼吸頻率和血糖水平。在積累了48小時的患者數(shù)據(jù)后,發(fā)現(xiàn)該算法特別準(zhǔn)確。

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 密歇根大學(xué)的研究人員分析了近400名新冠患者的數(shù)據(jù),并開發(fā)了一種算法,可以預(yù)測哪些患者的病情可能會隨著時間的推移而惡化。 該算法利用機(jī)器學(xué)習(xí),并考慮到一些生命體征,包括心率、呼吸頻率和血糖水平。在積累了48小時的患者數(shù)據(jù)后,發(fā)現(xiàn)該算法特別準(zhǔn)確。

如果能及早發(fā)現(xiàn)高危新冠患者,就能讓醫(yī)生有更多時間考慮并實施積極的治療方案。研究人員指出,該算法可以整合到現(xiàn)有的臨床支持軟件中。


當(dāng)出現(xiàn)新冠癥狀的患者入院時,很難預(yù)測他們的病情會經(jīng)過幾天的治療就會好轉(zhuǎn),還是會逐漸惡化。為此,密歇根大學(xué)的一個研究團(tuán)隊最近開發(fā)了一種算法,旨在解決這個問題。該算法基于398名住院的COVID-19患者在三個月內(nèi)獲得的臨床數(shù)據(jù)。

該算法利用機(jī)器學(xué)習(xí),并考慮到幾個預(yù)測變量,包括患者的氧飽和度水平、呼吸頻率、心率、血壓和血糖水平。這項發(fā)表在 《英國麻醉學(xué)雜志》 上的研究指出,該算法可以高度準(zhǔn)確地預(yù)測患者何時可能死亡或需要通氣。


Knowridge報告說:

團(tuán)隊評估了4小時、8小時、24小時和48小時的數(shù)據(jù)點,試圖確定預(yù)測和干預(yù)病人惡化前所需的最佳時間。

他們發(fā)現(xiàn)離事件越近,他們的預(yù)測能力越高,這是他們所期望的。

但他們?nèi)匀荒軌蛟?8小時內(nèi)以良好的辨別力預(yù)測結(jié)果,使提供者有時間對患者的護(hù)理進(jìn)行改變或調(diào)動資源。

研究人員補(bǔ)充說,該算法可以很容易地整合到現(xiàn)有的臨床支持軟件中??偠灾?,該算法使醫(yī)生更容易識別哪些COVID-19患者可能需要額外的支持和資源。通過早期識別這些患者,醫(yī)生將有更多的時間考慮積極的治療干預(yù)措施,并有更多的時間來規(guī)劃 “適當(dāng)?shù)暮粑鼨C(jī)分配和使用”。

 

責(zé)任編輯:姜華 來源: 太平洋電腦網(wǎng)
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