Thuật toán tiên tiến dự đoán kết quả cho những bệnh nhân bị chấn thương sọ não nặng

Một nhóm các nhà nghiên cứu có trụ sở tại Hoa Kỳ đã tạo ra một mô hình học sâu cải tiến để phân tích ảnh chụp CT và thông tin lâm sàng để dự đoán kết quả sau sáu tháng cho bệnh nhân bị chấn thương sọ não nặng (TBI). Ngoài việc vượt trội so với dự đoán của các bác sĩ giải phẫu thần kinh, thuật toán này còn có thể điều hướng chính xác bệnh nhân TBI tới việc chăm sóc cứu sống.

Quyết định lâm sàng tốt hơn

Là một phần của nghiên cứu, các nhà khoa học dữ liệu tại Trường Đại học Y khoa Pittsburgh đã làm việc với các bác sĩ phẫu thuật chấn thương thần kinh tại Trung tâm Y tế Đại học Pittsburgh (UPMC) để tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo mới xử lý nhiều lần quét CT đầu của bệnh nhân TBI nặng. Thuật toán, được mô tả trong Radiology, cũng phân tích các dấu hiệu sinh tồn, xét nghiệm máu và chức năng tim của bệnh nhân, cũng như ước tính mức độ nghiêm trọng của tình trạng hôn mê.

Nhận thức được thực tế là các kỹ thuật chụp ảnh não phát triển theo thời gian và chất lượng hình ảnh có thể thay đổi đáng kể từ bệnh nhân này sang bệnh nhân khác, nhóm nghiên cứu đã tính đến sự bất thường của dữ liệu bằng cách đào tạo thuật toán trên một loạt các giao thức chụp ảnh khác nhau.

Các nhà nghiên cứu, dẫn đầu bởi các đồng tác giả đầu tiên Matthew Pease và Dooman Arefan, đã xác thực mô hình của họ bằng cách thử nghiệm mô hình này trên hai nhóm bệnh nhân – một nhóm bao gồm hơn 500 bệnh nhân TBI nặng đã được điều trị trước đây tại UPMC và nhóm còn lại gồm 220 bệnh nhân từ 18 tổ chức trên toàn quốc, thông qua tập đoàn TRACK-TBI. Họ so sánh hiệu suất của mô hình với hiệu suất của IMPACT mô hình và dự đoán của ba nhà giải phẫu thần kinh.

Mô hình được phát triển có thể dự đoán chính xác nguy cơ tử vong của bệnh nhân và những kết quả không thuận lợi trong sáu tháng sau sự cố đau thương. Điều quan trọng là mô hình đã duy trì khả năng của nó khi được thử nghiệm trên một nhóm đa tổ chức độc lập từ tập đoàn TRACK-TBI. Mô hình cũng được chứng minh là vượt trội so với dự đoán của ba bác sĩ giải phẫu thần kinh tham dự.

Là đồng tác giả cao cấp Sơn Đông Wu và David Okonkwo giải thích, TBI là một căn bệnh phá vỡ chức năng bình thường của não và có thể dẫn đến khuyết tật vĩnh viễn về thần kinh, cảm xúc và nghề nghiệp. Khi điều trị những chấn thương như vậy, các bác sĩ dựa vào tiên lượng để hướng dẫn điều trị lâm sàng, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc tiên lượng chính xác kết quả trong TBI nặng. Do đó, Wu lưu ý, có “nhu cầu và tiềm năng rất lớn để tận dụng thông tin lâm sàng đa phương thức và học máy để phát triển các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu nhằm cải thiện dự đoán kết quả cho bệnh nhân TBI nặng”.

Wu cho biết: “Chúng tôi đã sử dụng các kỹ thuật học sâu và học chương trình để phát triển các mô hình dự đoán xử lý cả dữ liệu hình ảnh CT đầu và các biến số lâm sàng khác của bệnh nhân. “Trong thực tế, mô hình này có thể đưa ra dự đoán tự động về khả năng phục hồi của từng bệnh nhân để cung cấp thông tin tốt hơn cho các quyết định lâm sàng và chăm sóc bệnh nhân.”

dự đoán cá nhân

Wu nhận thấy rằng, trong những năm gần đây, học máy và học sâu đã chuyển đổi hoạt động phân tích dữ liệu y tế và cải thiện hiệu suất trong việc hỗ trợ chẩn đoán phát hiện và phân loại bệnh y tế có sự trợ giúp của máy tính. Thật vậy, nhiều mô hình và công cụ dựa trên học máy hiện đang được nghiên cứu học thuật và đánh giá lâm sàng.

Theo quan điểm của Wu, ưu điểm chính của mô hình mới là nó có khả năng phân tích hiệu quả dữ liệu đa chiều và đa phương thức, chẳng hạn như hình ảnh và dữ liệu lâm sàng phi hình ảnh, một cách tự động. Điều này có nghĩa là máy học có thể học thông tin cần thiết từ những dữ liệu phức tạp này, điều mà bác sĩ con người có thể khó tiêu hóa và xử lý.

Ông nói: “Phương pháp của chúng tôi cũng có thể đưa ra những dự đoán được cá nhân hóa so với các mô hình hiện có, chẳng hạn như mô hình TÁC ĐỘNG, được thiết kế để hướng dẫn các thử nghiệm lâm sàng và không tiên lượng cho từng bệnh nhân.

Hiện tại, mô hình dựa trên dữ liệu thu được khi bệnh nhân nhập viện cấp cứu, nhưng nhóm dự án có kế hoạch nâng cao hơn nữa bằng cách kết hợp dữ liệu theo chiều dọc thu được trong quá trình chăm sóc bệnh nhân TBI.

Wu cho biết thêm: “Chúng tôi cũng có kế hoạch khám phá việc đánh giá và xác định các rào cản tiềm ẩn liên quan đến việc triển khai các mô hình như vậy trong quy trình làm việc và cài đặt lâm sàng.

Các bài viết Thuật toán tiên tiến dự đoán kết quả cho những bệnh nhân bị chấn thương sọ não nặng xuất hiện đầu tiên trên Thế giới vật lý.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://physicsworld.com/a/advanced-algorithm-predicts-outcome-for-workers-with-severe-brain-injury/