コペンハーゲン大学のおかげで開発された新しいアルゴリズムは、23年間の医療記録を使用して、集中治療を受けている患者の生存率を予測しています。
それぞれの重症患者にとって最良の治療法を決定することは大きな課題であり、既存の方法はAIと機械学習を使用することで大幅に改善できます。
ランセット誌に掲載された新しいアルゴリズム、何百万もの患者を収集する無限のデータベースであるデンマーク国立患者レジストリからのデンマークの患者健康データを活用し、 「そして、患者ごとに受けたケアに関連する利益を定義することができます」 教授を説明します ソレン・ブルナク コペンハーゲン大学のタンパク質研究のためのノボノルディスク財団センターの。
230,000万回ありがとう
研究者は、230.000万人以上の患者からのデータを使用してアルゴリズムを開発しました 2004年から2016年の間にデンマークの集中治療室に入院した。 この研究には、23年前にさかのぼる病気の患者の病歴が含まれています。
計算には、最初の24時間の入院の測定とテストも含まれ、最初に適用されたケアに関連する死亡リスクの精度が向上しました。
「過剰治療は、患者の人生のそのようなデリケートな瞬間に治療を適切に調整するために分析を必要とする付随的なリスクを提示します。」 教授を追加します アンダース・パーナー リグショスピタレットの集中治療および臨床医学部門から。
30日および90日の予測
アルゴリズムは、現代のオラクルのように、XNUMXつの予測を提供します。 患者が病院で(および何日以内に)死亡するリスク、入院後30日以内に死亡するリスク、90日以内に死亡するリスク。
「私達はアルゴリズムが患者の彼の年齢の正味生存率に最も大きな影響を与えた診断を記憶するようにアルゴリズムに指示しました(若い患者は平均して高齢者よりもリスクが低い):統計だけでなく採用された方法も分析することにより人生のチャンスがいくつあるかだけでなく、投与するのに最適な治療法を確立できる」 ブルナクは言います。
研究者は、数年以内に臨床試験でアルゴリズムを使用できるようになることを望んでいます。 次に、アルゴリズムの改良(より多くのデータの収集を伴う)により、 病院に到着した患者の残り時間が何時間であるかを理解するまでの予測と、どの治療が彼の命をすぐに救うことができるかについての詳細を説明します。
ソース: コペンハーゲン大学