高度なアルゴリズムは、重度の脳損傷のある患者の転帰を予測します

プラトン再発行

フォロワー： 0

米国を拠点とする研究者のチームは、CTスキャンと臨床情報を分析して、重度の外傷性脳損傷（TBI）患者のXNUMXか月の転帰を予測する革新的な深層学習モデルを作成しました。このアルゴリズムは、脳神経外科医の予測を上回るだけでなく、TBI患者を救命医療に向けて正確に誘導することもできます。

より良い臨床的決定

研究の一環として、ピッツバーグ大学医学部ピッツバーグ大学医療センターで神経外傷外科医と協力しました（UPMC）重度のTBI患者の複数の頭部CTスキャンを処理する新しい人工知能モデルを作成します。で説明されているアルゴリズム 放射線学、また、患者のバイタルサイン、血液検査、心臓機能、および昏睡の重症度の推定値を分析します。

googletag.cmd.push（function（）{googletag.display（ 'div-gpt-ad-3759129-1'）;}）;

脳イメージング技術は時間とともに進化し、画質は患者ごとに大幅に異なる可能性があるという事実を認識して、チームはさまざまなイメージングプロトコルでアルゴリズムをトレーニングすることでデータの不規則性を説明しました。

共同筆頭著者が率いる研究者マシューピーズ & ドゥーマンアレファン、500つの患者コホートでモデルを検証しました。220つはUPMCで以前に治療された18人以上の重症TBI患者で構成され、もうXNUMXつはTRACK-TBIコンソーシアムを通じて全国XNUMX機関からのXNUMX人の患者で構成されています。彼らはモデルのパフォーマンスを影響モデルとXNUMX人の脳神経外科医の予測。

開発されたモデルは、外傷性の事件からXNUMXか月後の患者の死亡リスクと好ましくない結果を正確に予測することができました。重要なことに、このモデルは、TRACK-TBIコンソーシアムからの独立した多施設コホートでテストされたときにその能力を維持しました。このモデルは、XNUMX人の脳神経外科医が行った予測よりも優れていることも示されました。

上級共著者として山東省 & デビッドオコンクウォ説明すると、TBIは正常な脳機能を破壊し、永続的な神経学的、感情的、職業的障害につながる可能性のある病気です。そのような傷害を治療するとき、医師は臨床治療を導くために予後に依存しますが、それでも重度のTBIの結果を正確に予測するのに苦労します。そのため、Wu氏は、「マルチモーダル臨床情報と機械学習を活用して、データ駆動型予測モデルを開発し、重症TBI患者の転帰予測を改善する大きな必要性と可能性」があると述べています。

「ディープラーニングとカリキュラム学習の手法を使用して、頭部CT画像データと患者の他の臨床変数の両方を処理する予測モデルを開発しました」とWu氏は述べています。「実際には、このモデルは、個々の患者の回復の可能性に自動予測を提供して、臨床上の決定と患者のケアにより良い情報を提供することができます。」