预测创伤患者死亡风险的机器学习算法

大阪大学医学研究生院创伤学和急性重症医学系的科学家开发了一种人工智能算法来预测受重伤患者的死亡风险。使用创伤数据库 2013 年至 2017 年，他们能够获得超过 70,000 名经历过钝力创伤的患者的记录，这使研究人员能够确定可以更准确地指导治疗策略的关键因素。

急诊室的创伤医生必须迅速做出生死攸关的决定，而且通常信息非常有限。部分挑战在于，表明不良临床结果可能性的因素尚不完全清楚，有时身体自身的炎症和凝血变化对重大伤害的反应弊大于利。显然需要一种更严格和更全面的创伤护理方法。

现在，大阪大学医学研究生院的一组研究人员使用机器学习算法分析了记录的所有创伤病例的数据库。这包括患者信息，例如年龄和受伤类型。此外，对大阪医院外伤患者的血清进行了质谱和蛋白质组分析。这提供了有关血液标志物的更具体信息，这些信息可能表明特定蛋白质的增加或减少。“我们的研究具有重要的临床意义。它可以帮助确定可能从早期干预中受益最多的风险最高的患者，”第一作者 Jotaro Tachino 说。

该团队对数据进行了层次聚类分析，发现 11 个变量与死亡率增加最相关，其中包括损伤的类型和严重程度。此外，他们发现风险最高的患者经常表现出过度炎症甚至急性炎症反应。他们还发现表明下调凝血的蛋白质标志物与负面结果密切相关。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！