芬蘭最近的一項(xiàng)研究提出了第一個(gè)基于人工智能(AI)的算法，可用于重癥監(jiān)護(hù)室治療重型顱腦外傷患者。該項(xiàng)目是芬蘭三所大學(xué)醫(yī)院之間的合作項(xiàng)目：赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院、庫(kù)普皮奧大學(xué)醫(yī)院和圖爾庫(kù)大學(xué)醫(yī)院。
腦損傷(TBI)是全球死亡和發(fā)病的一個(gè)重要原因，其發(fā)病率正在上升，特別是在中低收入國(guó)家。最嚴(yán)重的TBI病在重癥監(jiān)護(hù)室治療，但盡管提供了適當(dāng)?shù)母哔|(zhì)量護(hù)理，仍有約三分之一的患者死亡。
患有嚴(yán)重TBI的患者將會(huì)失去意識(shí)，這使得在重癥監(jiān)護(hù)期間準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)患者的狀況變得具有挑戰(zhàn)性。在重癥監(jiān)護(hù)室，許多變量(如顱內(nèi)壓、平均動(dòng)脈壓和腦灌注壓)被連續(xù)監(jiān)測(cè)，這間接給出了關(guān)于患者狀況的信息。
然而，只有一個(gè)變量，如顱內(nèi)壓，每天可能產(chǎn)生數(shù)十萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。因此，人腦不可能理解每天從所有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中收集的數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。這就是為什么赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院(HUS)的研究人員開(kāi)始開(kāi)發(fā)基于人工智能(AI)的算法，這可以幫助醫(yī)生治療嚴(yán)重的TBI病患者。在最好的情況下，這種算法可以預(yù)測(cè)單個(gè)患者的結(jié)果，并提供關(guān)于患者狀況和預(yù)后及其在治療期間變化的客觀數(shù)據(jù)。
“像這樣的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型以前從未被提出過(guò)。雖然這是一個(gè)概念證明，將這種算法應(yīng)用到日常臨床實(shí)踐中還需要時(shí)間，但我們的研究反映了現(xiàn)代重癥監(jiān)護(hù)的發(fā)展方向和發(fā)展方向，”該學(xué)院兼職教授Rahul Raj說(shuō)。HUS的實(shí)驗(yàn)神經(jīng)外科和他的論文的作者之一。
該算法可以預(yù)測(cè)患者30天內(nèi)死亡的概率，準(zhǔn)確率為80-85%。
“我們開(kāi)發(fā)了兩種獨(dú)立的算法。第一種算法更簡(jiǎn)單，僅基于客觀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。第二種算法稍微復(fù)雜一點(diǎn)，包括與意識(shí)水平相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過(guò)廣泛使用的格拉斯哥昏迷量表評(píng)分來(lái)衡量。不出所料，更復(fù)雜的算法精度略高于更簡(jiǎn)單的算法。然而，考慮到更簡(jiǎn)單的模型僅基于三個(gè)主變量，而更復(fù)雜的模型僅基于五個(gè)主變量，這兩種算法的準(zhǔn)確性出乎意料地好?！盚US分析和人工智能開(kāi)發(fā)部門(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)家Eetu Pursiainen說(shuō)，該算法的作者和主要編碼者。
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