基于人工智能的颅脑外伤重症监护算法

芬兰最近的一项研究提出了第一个基于人工智能(AI)的算法，可用于重症监护室治疗重型颅脑外伤患者。该项目是芬兰三所大学医院之间的合作项目：赫尔辛基大学医院、库普皮奥大学医院和图尔库大学医院。

脑损伤(TBI)是全球死亡和发病的一个重要原因，其发病率正在上升，特别是在中低收入国家。最严重的TBI病在重症监护室治疗，但尽管提供了适当的高质量护理，仍有约三分之一的患者死亡。

患有严重TBI的患者将会失去意识，这使得在重症监护期间准确监测患者的状况变得具有挑战性。在重症监护室，许多变量(如颅内压、平均动脉压和脑灌注压)被连续监测，这间接给出了关于患者状况的信息。

然而，只有一个变量，如颅内压，每天可能产生数十万个数据点。因此，人脑不可能理解每天从所有监测数据中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基于人工智能(AI)的算法，这可以帮助医生治疗严重的TBI病患者。在最好的情况下，这种算法可以预测单个患者的结果，并提供关于患者状况和预后及其在治疗期间变化的客观数据。

“像这样的动态预测模型以前从未被提出过。虽然这是一个概念证明，将这种算法应用到日常临床实践中还需要时间，但我们的研究反映了现代重症监护的发展方向和发展方向，”该学院兼职教授Rahul Raj说。HUS的实验神经外科和他的论文的作者之一。

该算法可以预测患者30天内死亡的概率，准确率为80-85%。

“我们开发了两种独立的算法。第一种算法更简单，仅基于客观监测数据。第二种算法稍微复杂一点，包括与意识水平相关的数据，通过广泛使用的格拉斯哥昏迷量表评分来衡量。不出所料，更复杂的算法精度略高于更简单的算法。然而，考虑到更简单的模型仅基于三个主变量，而更复杂的模型仅基于五个主变量，这两种算法的准确性出乎意料地好。”HUS分析和人工智能开发部门的数据科学家Eetu Pursiainen说，该算法的作者和主要编码者。

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