2019年11月27日

基于人工智能的创伤性脑损伤的重症监护算法

最近发表的芬兰研究科学报告介绍了第一种人工智能（AI）基础算法，专为用于治疗严重创伤性脑损伤的患者而设计的算法。该项目是三个芬兰大学医院之间的协作项目：赫洛辛大学医院，库皮奥大学医院和土库大学医院。

创伤性脑损伤（TBI）是具有越来越多的发病率，特别是在中低收入国家的主要原因和发病原因。最严重的TBIS是以重症监护单位（ICU）对待，但尽管有适当和高质量的护理，但三个患者中的一个死亡。

严重TBI患者的患者是无意识的，这使得能够在重症监护过程中准确监测患者的状况挑战。在ICU中，许多变量被连续监测（例如，颅内压，平均动脉压和脑灌注压力），间接地提供关于患者状况的信息。

但是，只有一个变量，如颅内压，每天可以产生数十万个数据点。因此，人类大脑不可能理解所得数百万的每日收集数据点来自所有受监控数据。这就是为什么赫尔辛基大学医院（HUS）的研究人员开始开发一种基于人工智能（AI）的算法，可以帮助医生治疗严重TBI的患者。在最好的情况下，这种算法可以预测个体患者的结果，并给予患者病症和预后的客观数据以及它在治疗期间改变。

“之前没有呈现这种动态预后模型。虽然这是一个概念验证，但我们仍然需要一些时间，然后我们可以在日常临床实践中实现这样的算法，我们的研究反映了如何以及进入现代方向强化护理正在发展，“Rahul Raj说，来自HUS的实验神经外科的兼职教授，其中一位作者的作者。

该算法可以预测患者在30天内死亡的概率，精度为80-85％。

“我们已经开发了两个单独的算法。第一算法简单，只基于客观监视数据。第二种算法稍微复杂，并且包括关于意识水平的数据，由广泛使用的Glasgow Coma比分评分测量。正如预期的那样，更复杂的算法的准确性略大于更简单算法。尽管如此，两种算法的准确性令人惊讶地令人惊讶，考虑到更简单的模型是基于三个主要变量和五个主要变量更复杂，“eetu puStimen，来自Analytics和Ai开发部门的Ai Socedopy in Hus，One作者和算法的主要编码器。

将来，算法仍然必须在国家和国际外部数据集中验证。

“芬兰是其中之一世界领袖在人工智能专业医疗保健和赫尔辛基大学医院的解决方案是欧洲最大的医院之一，在将芬兰卓越纳入世界的情况下起着重要作用。因此，我们认为这是良好的道德和公开的算法和在国家和国际上的进一步发展中分享我们的算法，“SUS人工智能指导小组和神经外科辅助教授Miikka Korja的秘书长赫尔辛基大学。