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研究人員正在開(kāi)發(fā)基于人工智能(AI)的算法，以幫助監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)有嚴(yán)重創(chuàng)傷性腦損傷患者。

創(chuàng)傷性腦損傷是全世界的一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題，特別是在低收入和中等收入國(guó)家，其患病率正在上升。然而，考慮到病情嚴(yán)重的患者是無(wú)意識(shí)的，治療和提供可靠的預(yù)測(cè)都是極其困難的。

由赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院(HelsinkiUniversityHospital)的研究人員開(kāi)發(fā)的人工智能算法，今天在“科學(xué)報(bào)告”(ScienceReports)雜志上進(jìn)行了詳細(xì)介紹，它使用的是與創(chuàng)傷性腦損傷患者相連的監(jiān)測(cè)設(shè)備產(chǎn)生的源源不斷的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，包括有關(guān)顱內(nèi)壓和腦灌注壓的信息，每天都有成千上萬(wàn)個(gè)出現(xiàn)，這意味著人類醫(yī)生不可能識(shí)別數(shù)據(jù)中的微妙模式。然而，這些算法可以識(shí)別這些模式，盡管它們?nèi)栽陂_(kāi)發(fā)中，但它們已經(jīng)可以預(yù)測(cè)患者在30天內(nèi)死亡的概率，準(zhǔn)確率達(dá)到80-85%。

“我們開(kāi)發(fā)了兩個(gè)獨(dú)立的算法。第一種算法比較簡(jiǎn)單，僅基于客觀監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。第二種算法稍微復(fù)雜一些，包括有關(guān)意識(shí)水平的數(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，“研究合著者EetuPursiainen解釋道，他是赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院分析和人工智能開(kāi)發(fā)部的數(shù)據(jù)科學(xué)家，是算法的主要編碼者之一。

“正如預(yù)期的那樣，更復(fù)雜的算法的準(zhǔn)確性略好于較簡(jiǎn)單的算法。不過(guò)，考慮到較簡(jiǎn)單的模型僅基于三個(gè)主要變量，而對(duì)五個(gè)主要變量的更為復(fù)雜，這兩種算法的準(zhǔn)確性都令人驚訝。

人工智能在創(chuàng)傷性腦損傷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

研究人員表示，利用人工智能為患有創(chuàng)傷性腦損傷等嚴(yán)重疾病的患者提供可靠且不斷發(fā)展的預(yù)測(cè)，這一想法仍然非常新穎，但具有巨大的潛力。

赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院實(shí)驗(yàn)神經(jīng)外科副教授、研究合著者拉胡爾拉吉（RahulRaj）說(shuō)：“像這樣的動(dòng)態(tài)預(yù)后模型以前從未出現(xiàn)過(guò)?！薄?/p>

“雖然這是一個(gè)概念的驗(yàn)證，而且我們還需要一段時(shí)間才能將這樣的算法應(yīng)用到日常臨床實(shí)踐中，但我們的研究反映了現(xiàn)代重癥監(jiān)護(hù)正在朝著怎樣和怎樣的方向發(fā)展?！?/p>

一旦這些算法達(dá)到高級(jí)階段，研究人員計(jì)劃用國(guó)內(nèi)外的數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證它們。然而，他們并不打算將這項(xiàng)技術(shù)商業(yè)化，而是打算讓這項(xiàng)技術(shù)可以免費(fèi)使用。

赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院人工智能指導(dǎo)小組主席、赫爾辛基大學(xué)神經(jīng)外科兼職教授MiikkaKorja說(shuō)：“芬蘭是專業(yè)醫(yī)療領(lǐng)域人工智能解決方案的世界領(lǐng)先者之一，赫爾辛基大學(xué)醫(yī)院作為歐洲最大的醫(yī)院之一，將芬蘭的卓越成就帶到世界上發(fā)揮重要作用?！?/p>

“正因?yàn)槿绱?，我們認(rèn)為在國(guó)內(nèi)和國(guó)際上公開(kāi)和免費(fèi)分享我們的算法以促進(jìn)進(jìn)一步發(fā)展是非常重要的。”

來(lái)源：千家網(wǎng)