Täiustatud algoritm ennustab raske ajukahjustusega patsientide tulemusi

USA-s asuvate teadlaste meeskond on loonud uuendusliku süvaõppe mudeli, mis analüüsib CT-skaneeringuid ja kliinilist teavet, et ennustada kuue kuu tulemusi raske traumaatilise ajukahjustusega (TBI) patsientidel. Lisaks neurokirurgide ennustuste ületamisele suudab see algoritm TBI patsiente täpselt juhtida elupäästva ravi poole.

Paremad kliinilised otsused

Uuringu osana andmeteadlased Pittsburghi ülikooli meditsiinikool töötas koos neurotraumakirurgidega Pittsburghi ülikooli meditsiinikeskuses (UPMC), et luua uudne tehisintellekti mudel, mis töötleb raskete TBI patsientide pea CT-skaneeringuid. Algoritm, mida on kirjeldatud punktis Radioloogia, analüüsib ka patsientide elulisi näitajaid, vereanalüüse ja südamefunktsiooni, samuti hinnanguid kooma raskusastmele.

Tunnistades tõsiasja, et aju pildistamise tehnikad aja jooksul arenevad ja et pildikvaliteet võib patsienditi oluliselt erineda, arvestas meeskond andmete ebakorrapärasust, treenides algoritmi erinevatel pildistamisprotokollidel.

Teadlased, mida juhivad kaasautorid Matthew Pease ja Dooman Arefan, kinnitas oma mudelit, testides seda kahe patsientide rühmaga – üks koosnes enam kui 500 raskest TBI patsiendist, keda varem raviti UPMC-s, ja teine ​​220 patsiendist 18 asutusest üle kogu riigi TRACK-TBI konsortsiumi kaudu. Nad võrdlesid mudeli jõudlust mudeli omaga IMPACT mudel ja kolme neurokirurgi ennustused.

Väljatöötatud mudel võib täpselt ennustada patsientide surmaohtu ja ebasoodsaid tulemusi kuus kuud pärast traumaatilist juhtumit. Oluline on see, et mudel säilitas oma võime, kui seda testiti TRACK-TBI konsortsiumi sõltumatu mitme institutsioonilise kohorti peal. Samuti näidati, et mudel ületas kolme osaleva neurokirurgi ennustusi.

Vanemate kaasautoritena Shandong Wu ja David Okonkwo Selgitage, TBI on haigus, mis häirib normaalset ajufunktsiooni ja võib põhjustada püsiva neuroloogilise, emotsionaalse ja tööalase puude. Selliste vigastuste ravimisel tuginevad arstid kliinilise ravi suunamisel prognoosidele, kuid raske TBI korral on neil raske prognoosida tulemusi. Wu märgib, et sellisena on "suur vajadus ja potentsiaal kasutada multimodaalset kliinilist teavet ja masinõpet, et töötada välja andmepõhised prognoosimudelid, et parandada raskete TBI patsientide tulemuste prognoosimist".

"Kasutasime süvaõppe ja õppekava õppimise tehnikaid, et töötada välja ennustusmudeleid, mis töötlevad nii pea CT-kuvamise andmeid kui ka muid patsientide kliinilisi muutujaid, " ütleb Wu. "Praktikas võib see mudel pakkuda automaatset prognoosi konkreetse patsiendi taastumispotentsiaali kohta, et paremini teavitada kliinilisi otsuseid ja patsiendi hooldust."

Individuaalsed ennustused

Wu märgib, et viimastel aastatel on masinõpe ja süvaõpe muutnud meditsiiniliste andmete analüüsi ja parandanud tulemuslikkust meditsiiniliste haiguste arvutipõhise tuvastamise diagnoosimise ja triaaži toetamisel. Tõepoolest, paljud masinõppel põhinevad mudelid ja tööriistad on praegu akadeemilise uurimise ja kliinilise hindamise all.

Wu arvates on uue mudeli peamine eelis see, et see on võimeline tõhusalt analüüsima mitmemõõtmelisi ja multimodaalseid andmeid, nagu pilte ja mittekujundavaid kliinilisi andmeid, automatiseeritud viisil. See tähendab, et masinõpe saab nendest keerukatest andmetest õppida olulist teavet, mida inimarstil võib olla raske seedida ja töödelda.

"Meie meetod võib pakkuda ka individuaalseid ennustusi võrreldes olemasolevate mudelitega, nagu IMPACT-mudel, mis oli mõeldud kliiniliste uuringute suunamiseks ja mitte üksikute patsientide prognoosimiseks, " ütleb ta.

Praegu põhineb mudel andmetel, mis on saadud patsiendi vastuvõtul erakorralise meditsiini osakonda, kuid projekti meeskond kavatseb seda veelgi täiustada, lisades TBI patsiendi ravi käigus kogutud pikisuunalised andmed.

"Samuti kavatseme uurida hindamist ja tuvastada võimalikud takistused selliste mudelite kasutuselevõtul kliinilises töövoos ja seadetes," lisab Wu.

Postitus Täiustatud algoritm ennustab raske ajukahjustusega patsientide tulemusi ilmus esmalt Füüsika maailm.

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Allikas: https://physicsworld.com/a/advanced-algorithm-predicts-outcome-for-patients-with-severe-brain-injury/