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の可能性を予測します。
危篤状態の各患者に最適な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と機械学習を使用して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、受けた治療に関連する利益を患者ごとに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 人を超える患者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 年にかけてデンマークの集中治療室に入院しました。 この研究には、23 年前までに病気にかかった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。
「過剰な治療は、患者の人生のデリケートな瞬間に治療を適切に調整できるように分析を必要とする付随的なリスクをもたらします。」 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
このアルゴリズムは、現代のオラクルのように、次の XNUMX つの予測を提供します。 患者が病院で死亡するリスク（および何日以内に死亡するリスク）、ユニットへの入院から 30 日以内に死亡するリスク、90 日以内に死亡するリスク。
「私たちは、どの診断が患者の年齢の正味の生存の可能性に最大の影響を与えたかをアルゴリズムに記憶するように「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、採用した方法も分析することができました人生のチャンスがどれだけあるのかだけでなく、どのような治療法が最も効果的かを明らかにする」 ブルナクは言います。
研究者たちは、数年以内にこのアルゴリズムを臨床試験で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による) により、彼は次のことができるようになります。 病院に到着した患者があと何時間生きられるか、そしてどのような治療法が彼の命をすぐに救うことができるかを理解するために、予測を詳細に説明します。
ソース： コペンハーゲン大学
