AIモデルは、完全な非経口栄養式を最適化、標準化できます

カルメン・ポープ、Bpharmによる医学的にレビュー。 2025年4月1日に最終更新。

2025年4月1日火曜日 - 人工知能（AI）アプローチにより、ネイチャーメディシンで3月25日に公開されたオンラインで公開された調査によると、新生児の集中治療ユニットに認められた新生児の安全性を高め、コストを削減する可能性のある非経口栄養（TPN）式が特定されました。電子健康記録から取得した情報を使用して、TPNを最適化および標準化するアプローチ。 TPN2.0を訓練するために、10年のTPN組成物が組み立てられました（79,790の注文; 5,913人の患者）。このモデルは、2番目の病院から外部コホート（63,273の注文、3,417人の患者）でも検証されました。

研究者は、アルゴリズム（専門家と比較してピアソンのr = 0.94）を使用して精密メディシンアプローチを可能にすることができる15のTPN式を特定しました。 192人の新生児の盲検化された研究では、TPN2.0は医師による現在のベストプラクティスよりも高く評価されていました。実際の処方とTPN2.0の間に高い意見の相違がある患者では、標準的な処方（壊死性腸炎のオッズ比3.33など）に関連して罹患率の増加が見られましたが、TPN2.0の推奨ではリスクが低下しました。ガイドラインを味わう、ループ中の医師の推奨は、TPN2.0が変圧器アーキテクチャを採用し、ケアチームとAIのコラボレーションを可能にすることで有効になりました。

いくつかの著者は、バイオ医薬品産業との関係を明らかにしました。この研究で説明されている方法は、米国の暫定特許でカバーされています。

免責事項：医学記事の統計データは一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。

出典：HealthDay

投稿しました : 2025-04-02 06:00

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