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机器学习系统可以帮助脓毒症护理中的关键决策

2019-06-06 17:04:50 编辑: 来源:
导读 麻省理工学院和马萨诸塞州综合医院(MGH)的研究人员开发了一种预测模型,可以指导临床医生决定何时为急诊室脓毒症患者提供可能挽救生命的药

麻省理工学院和马萨诸塞州综合医院(MGH)的研究人员开发了一种预测模型,可以指导临床医生决定何时为急诊室脓毒症患者提供可能挽救生命的药物。

脓毒症是最常见的入院原因之一,也是重症监护病房中最常见的死亡原因之一。但绝大多数这些患者首先通过急诊室进入。治疗通常始于抗生素和静脉注射液,一次几升。如果患者反应不佳,他们可能会进入感染性休克,其血压下降至危险低,器官衰竭。然后它经常离开ICU,临床医生可以减少或停止液体并开始使用去甲肾上腺素和多巴胺等血管加压药物,以提高和维持患者的血压。

这就是事情变得棘手的地方。长时间使用液体可能没有用,甚至可能导致器官损伤,因此早期血管加压剂干预可能是有益的。事实上,早期血管加压剂给药与脓毒性休克的死亡率提高有关。另一方面,过早或不需要给予血管加压剂会带来其自身的负面健康后果,例如心律失常和细胞损伤。但是,何时进行这种转变并没有明确的答案; 临床医生通常必须密切监测患者的血压和其他症状,然后进行判断。

在本周美国医学信息学协会年度研讨会上发表的一篇论文中,麻省理工学院和MGH的研究人员描述了一个模型,该模型从紧急护理败血症患者的健康数据中“学习”并预测患者是否需要在接下来的几个小时内使用血管加压药。在这项研究中,研究人员为ER脓毒症患者编制了第一份此类数据集。在测试中,该模型可以预测超过80%的时间对血管加压药的需求。

研究人员表示,早期预测可以防止不需要血管加压剂的患者不必要的ICU停留,或者为病人开始ICU的早期准备。

“在需要血管加压剂和谁没有[在急诊室]之间具有良好的辨别能力是很重要的,”第一作者Varesh Prasad博士说。哈佛 - 麻省理工学院健康科学与技术专业的学生。“我们可以在几个小时内预测患者是否需要血管加压药。如果在那段时间内,患者得到3升静脉输液,那可能是过量的。如果我们提前知道这些升液无论如何都不会有帮助,他们会可能早就开始使用血管加压药了。“

在临床环境中,该模型可以在床边监测器中实施,例如,其跟踪患者并且向经常忙碌的ER中的临床医生发送关于何时开始血管加压剂和减少流体的警报。麻省理工学院医学工程与科学研究所的WM Keck职业发展教授,共同作者托马斯赫尔特说:“这种模式将是一个在后台工作的警惕或监视系统。“有许多脓毒症病例[临床医生]清楚地了解,或者不需要任何支持。患者在初次诊断时可能会生病,以至于医生确切知道该做什么。但也有”灰色区域“。这些工具变得非常重要。“

该论文的共同作者是麻省理工学院研究生James C. Lynch; 和Trent D. Gillingham,Saurav尼泊尔,Michael R. Filbin和Andrew T. Reisner,所有MGH。Heldt还是麻省理工学院电气工程和计算机科学系的电气和生物医学工程助理教授,也是电子研究实验室的首席研究员。

已经建立了其他模型来预测哪些患者在ICU中有脓毒症或何时施用血管加压剂的风险。但这是第一个接受ER培训的模型,Heldt说。“[ICU]是大多数脓毒症患者的后期阶段.ER是患者接触的第一个点,您可以做出可以改变结果的重要决策,”Heldt说。

主要挑战是缺乏ER数据库。几年来,研究人员与MGH临床医生合作,编制了2014年至2016年期间在MGH急诊室接受治疗的近186,000名患者的医疗记录。数据集中的一些患者在医院就诊的前48小时内接受了血管加压药,而其他患者没有。两位研究人员手动审查了所有可能感染性休克患者的记录,包括血管加压剂给药的确切时间和其他注释。(从败血症症状出现到血管加压药开始的平均时间约为6小时。)

这些记录是随机分割的,70%用于训练模型,30%用于测试。在训练中,该模型从需要或不需要血管加压药的患者中提取了58种可能的特征中的28种。特征包括血压,从最初入院ER开始的经过时间,给予的总体液量,呼吸率,精神状态,氧饱和度和心脏搏出量的变化 - 每次心跳泵送多少血液。

在测试中,该模型以设定的时间间隔分析新患者中的许多或所有这些特征,并寻找指示最终需要血管加压剂或不需要血管加压剂的患者的模式。基于该信息,它在每个间隔预测患者是否需要血管加压剂。在预测患者是否需要在接下来的两个小时或更长时间内使用血管加压剂时,该模型在80%到90%的时间内是正确的,这可以平均防止超过半升或更多的给药液体。

“该模型基本上采用了一组当前的生命体征,以及一些轨迹的样子,并确定当前的观察结果表明该患者可能需要血管加压剂,或者这组变量表明该患者不需要血管加压剂,”普拉萨德说。

接下来,研究人员旨在扩大工作范围,以生成更多工具,实时预测ER患者最初是否有脓毒症或感染性休克的风险。“我们的想法是将所有这些工具集成到一个管道中,这有助于在他们第一次进入急诊室时管理护理,”Prasad说。

这个想法是为了帮助MGH等主要医院的急诊室的临床医生,每年看到大约110,000名患者,专注于脓毒症最危险的人群。“脓毒症的问题在于患者的表现常常掩盖了潜在疾病过程的严重性,”Heldt说。“如果有人患有虚弱并且感觉不对,可以通过一点点液体治疗。但是,在某些情况下,它们会有潜在的败血症并且可能很快恶化。我们希望能够分辨出哪些患者如果不加以治疗,它们会变得更好,并且处于关键的道路上。“


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