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AI帮助预估致命急性肾损伤风险

发布时间:2021-07-15 17:08:14 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:急性肾损伤(AKI)--肾脏突然无法过滤血液中的废物--可以破坏重症患者的肾脏系统。如果发展到了第2阶段,死亡率可接近89%(AKI分为三个阶段)。如果AKI在腹部手术后出现,则死亡风险增加12倍。 幸运的是,我们在早期检测技术方面已经取得了进展。西北大学(Northw
急性肾损伤(AKI)--肾脏突然无法过滤血液中的废物--可以破坏重症患者的肾脏系统。如果发展到了第2阶段,死亡率可接近89%(AKI分为三个阶段)。如果AKI在腹部手术后出现,则死亡风险增加12倍。
幸运的是,我们在早期检测技术方面已经取得了进展。西北大学(Northwestern University)和德克萨斯大学健康科学中心(Northwestern University and the University of Texas Health Science Center)的研究人员发表了一篇名为《利用临床记录对重症监护急性肾损伤进行早期预测》的一篇论文,描述了一种可以从电子病历中收集和提取风险因素的人工智能(AI)系统,并能够预测进入重症监护病房(ICU)后24小时内出现AKI的可能性。
 
研究人员写道:“我们开发了基于数据的预测模型来估计新发AKI的风险。” “从实际的角度来看,我们的预测模型可以在重症患者进入ICU后,迅速提示发生AKI的风险。”他们从14,1470名患者的16,560例ICU记录中挑选编制了77,160份临床记录,并将其分为两组:一组用于训练,另一组用于测试。然后,他们着手建立一个机器学习模型。
 
他们使用了scikit-learn(一种用于Python编程语言的开源机器学习库)中的五种算法评估ICU中的病患出现AKI的风险。在测试中,它能够识别出风险概率超过50%的病患,与之前的方法相比,准确性极具“竞争力”。
 
尽管如此,它并不完美。它错误地为包含了高度相关词--如“胸管”和“不稳定”--的病患贴上了AKI的标签。在另一个案例中,则未能识别出该患者事后出现的AKI。(在这个案例中,他们发现数据库中缺乏足够多条件相似的病患数据)。
 
研究人员将继续研究替代性的表型系统、临床记录数据库以及其他患者数据集的验证。另一家将人工智能用于AKI检测的公司是谷歌的子公司DeepMind该公司于2月宣布与美国退伍军人事务部(U.S. Department of Veterans Affairs)合作,获得了超过700,000份医疗记录。

(编辑:宁德站长网)

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