一項(xiàng)由博士領(lǐng)導(dǎo)的新研究。西澳大利亞大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn)，使用計(jì)算機(jī)或機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能可能有助于減少非心臟手術(shù)后常見的心血管并發(fā)癥，包括心臟病發(fā)作和心肌損傷。
來自西澳大學(xué)醫(yī)學(xué)院和皇家珀斯醫(yī)院的 Janis Nolde 博士和一個國際研究小組評估了非心臟手術(shù)患者隊(duì)列評估 (VISION) 血管事件研究 (VISION) 研究中 24,000 多名參與者的數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)表在麻醉。
該團(tuán)隊(duì)希望確定機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)是否可以預(yù)測醫(yī)療并發(fā)癥，尤其是手術(shù)(心臟手術(shù)除外)引起的心血管并發(fā)癥，以便更好地識別和治療易受傷害的患者。
“每年，全球有超過 2 億患者接受重大的非心臟手術(shù)，其中約 1000 萬患者在 30 天內(nèi)經(jīng)歷了嚴(yán)重的心血管事件，這可能導(dǎo)致更高的死亡率、健康狀況不佳和長期生存率下降，”諾爾德博士說。
“手術(shù)后最常見的心血管并發(fā)癥是心臟病發(fā)作和心肌損傷，但它們通常很難被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)榘Y狀可能是隱藏的，常規(guī)檢查可能會漏掉它們。”
研究小組使用一種敏感的實(shí)驗(yàn)室測試來測量在心肌受損或受傷時釋放到血液中的蛋白質(zhì)(肌鈣蛋白)，發(fā)現(xiàn)六分之一的患者在術(shù)后前三天水平升高。
“這種情況被稱為非心臟手術(shù)后的心肌損傷，在接下來的幾周內(nèi)與死亡和其他嚴(yán)重并發(fā)癥的風(fēng)險大大增加有關(guān)，但很難通過年齡、健康狀況、任何潛在的醫(yī)學(xué)疾病和手術(shù)期間或手術(shù)后早期出現(xiàn)的問題，都需要考慮在內(nèi)，”諾爾德博士說。
“機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提供了一種很有前途的方法，因?yàn)檫@些技術(shù)可以分析大量數(shù)據(jù)并識別復(fù)雜的模式和關(guān)系，否則很難發(fā)現(xiàn)這些模式和關(guān)系。它們具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，因此可以針對許多不同的設(shè)置進(jìn)行實(shí)施和定制。 “
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！