人工智能驱动的工具可以改善重症监护患者的脑压监测

西奈山伊坎医学院的研究人员开发出一种非侵入性技术，可以显著改善医生监测颅内高压的方式。颅内高压是指脑压升高可能导致中风和出血等严重后果的疾病。

这种由人工智能(AI)驱动的新方法提供了一种比目前钻入颅骨的黄金标准更安全、更快速的替代方案。详情请参阅npjDigital Medicine。

目前，检测和监测脑压升高需要进行侵入性手术，即打开颅骨。相反，研究小组探索了是否可以通过分析非侵入性波形数据(如心电图、脉搏血氧饱和度水平以及重症监护患者常规头部超声检查的波形)来预测颅内压。

随后，他们开发了一种能够生成脑血压表示的人工智能模型。该模型使用匿名患者数据进行训练，这些数据来自那些通过侵入性方法(例如腰椎导管或插入颅骨的压力敏感探针)测量颅内压的患者。研究人员表示，实时监测工具可以快速检测到关键变化，使医疗保健提供者能够更快地进行干预并可能挽救生命。

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