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预测严重循环衰竭的方法

医院的重症监护病房要密切观察患者:临床医生不断监测其生命体征,例如脉搏,血压和血氧饱和度。这为医生和护士提供了有关患者健康状况的大量数据。然而,使用这些信息预测他们的病情将如何发展或提前发现威胁生命的变化绝非易事。

苏黎世联邦理工学院和伯尔尼大学医院Inselspital的研究人员现在已经开发出一种将患者生命体征与其他医学相关信息巧妙地结合在一起的方法。融合这些数据可以在严重的循环衰竭发生前几个小时进行预测。将来,目标是使用该方法对医院患者的生命体征进行实时评估,以为值班医务人员提供预警系统,以便他们可以尽早采取适当措施。

广泛的数据集

伯尔尼大学医院重症监护医学系提供的大量数据使研究人员得以开发这种方法。2005年,它成为瑞士第一家开始以数字形式为重症监护患者存储细粒度,高分辨率数据的大型重症监护室。在他们的研究中,研究人员使用了36,000名重症监护病房入院的匿名数据,这些数据完全来自同意将其数据用于研究目的的患者。

在托比亚斯·梅尔茨(Tobias Merz)的倡议下,伯尔尼大学医院重症监护医学系研究助理,前高级医师,现在在奥克兰市立医院工作,由ETH教授GunnarRätsch和Karsten Borgwardt领导的研究人员使用机器分析了这些数据学习方法。“我们开发的算法和模型能够预测我们使用的数据集中所有循环故障的90%。在82%的案例中,预测至少提前了两个小时,这将使医生至少有两个小时可以干预。”苏黎世联邦理工学院生物医学信息学教授Rätsch解释说。

所需的变量相对较少

对于研究中的每个患者,研究人员可以使用数百个变量以及其他医学信息。ETH数据挖掘教授Borgwardt解释说:“但是,我们能够证明这些变量中只有20个就足以做出准确的预测。这些变量包括血压,脉搏,各种血值,患者的年龄和所用的药物。”苏黎世。

为了进一步提高预测的质量,研究人员计划将来自其他大型医院的患者数据纳入未来的分析中。此外,他们还将使匿名数据集,算法和模型可供其他科学家使用。

少数高度相关的警报

梅茨说:“预防循环衰竭是重症监护中患者治疗的一个关键方面。即使是短暂的血液循环不足,也会大大增加患者的死亡率。” “在当今的重症监护病房中,我们必须处理大量的警报系统,但是它们并不十分准确。通常,它们会触发虚假警报,或者它们只会给我们短暂的预警,这可能会延迟采取适当措施,支持患者的血液循环,”他说。通过他们的方法,研究人员旨在用少量,高度相关的早期警报代替大量警报。这是有可能的,因为研究表明新方法可以将警报数量减少90%。

需要做一些进一步的开发工作才能使该方法准备好用作预警系统。Rätsch解释说,第一个原型已经存在,但是在将该系统用于日常临床实践之前,必须在临床研究中证明其可靠性。

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