人工智能用于创伤性脑损伤重症监护

创伤性脑损伤(TBI)是全球重要的死亡和发病原因，发病率不断上升，特别是在低收入和中等收入国家。最严重的tbi在重症监护室(ICU)治疗，但尽管有适当和高质量的护理，约有三分之一的患者死亡。

严重创伤性脑损伤的患者是无意识的，这使得在重症监护期间准确监测患者的情况具有挑战性。在ICU中，数十个变量(如颅内压、平均动脉压和脑灌注压)被持续监测，这些变量间接地提供了有关患者病情的信息。

然而，仅仅一个变量，比如颅内压，每天就可能产生数十万个数据点。因此，人类大脑不可能从所有监测数据中理解每天收集的数百万个数据点。这就是为什么赫尔辛基大学医院(HUS)的研究人员开始开发一种基于人工智能(AI)的算法，可以帮助医生治疗严重脑外伤患者。在最好的情况下，这种算法可以预测个别患者的结果，并提供关于患者的病情和预后以及在治疗过程中如何变化的客观数据。“像这样的动态预测模型以前从未出现过。尽管这是一个概念,它仍然需要一些时间才能实现这样的算法在日常临床实践中,我们的研究反映出,进入现代重症监护发展方向”,拉胡尔Raj说,兼职教授的实验从溶血性尿毒综合征神经外科,论文的作者之一。

该算法可以预测患者30天内死亡的概率，准确率为80-85%。“我们开发了两种不同的算法。第一种算法比较简单，仅基于客观的监测数据。第二个算法稍微复杂一些，它包含了有关意识水平的数据，这些数据是通过广泛使用的格拉斯哥昏迷量表(Glasgow Coma Scale)评分来衡量的。正如预期的那样，较复杂算法的准确性略好于较简单算法。不过,两种算法的准确性是出奇的好,只考虑到更简单的模型是基于三个主要变量和更复杂的五个主要变量”,告诉Eetu Pursiainen,数据科学家的分析和人工智能开发部门在溶血性尿毒综合征,报告的作者之一和主要算法的程序员。

在未来，这些算法还需要在国内外的外部数据集中进行验证。“芬兰是专业医疗领域人工智能解决方案的世界领导者之一，赫尔辛基大学医院作为欧洲最大的医院之一，在将芬兰的卓越带到世界上发挥着重要作用。因此，我们认为，为了进一步发展，无论是在国内还是在国际上，遵守道德规范并公开、免费分享我们的算法是非常重要的。”HUS人工智能指导小组主席、赫尔辛基大学神经外科兼职教授Miikka Korja说道。