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機(jī)器學(xué)習(xí)可能有助于減少非心臟手術(shù)后的死亡率

導(dǎo)讀 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(jiàn)的心血管并發(fā)癥,

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(jiàn)的心血管并發(fā)癥,包括心臟病發(fā)作和心肌損傷。

來(lái)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(gè)國(guó)際研究小組評(píng)估了非心臟手術(shù)患者隊(duì)列評(píng)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(cè)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(shí)別和治療易受傷害的患者。

“每年,全球有超過(guò) 2 億患者接受重大的非心臟手術(shù),其中約 1000 萬(wàn)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(zhǎng)期生存率下降,”諾爾德博士說(shuō)。

“手術(shù)后最常見(jiàn)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(huì)漏掉它們。”

研究小組使用一種敏感的實(shí)驗(yàn)室測(cè)試來(lái)測(cè)量在心肌受損或受傷時(shí)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(lái)的幾周內(nèi)與死亡和其他嚴(yán)重并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)大大增加有關(guān),但很難通過(guò)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(wèn)題,都需要考慮在內(nèi),”諾爾德博士說(shuō)。

“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(shí)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(duì)許多不同的設(shè)置進(jìn)行實(shí)施和定制。 “

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