O modelo de IA pode otimizar, padronizar fórmulas de nutrição parenteal total

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revisado medicamente por Carmen Pope, Bpharm. Última atualização em 1 de abril de 2025.Terça-feira, 1º de abril de 2025-Uma abordagem de inteligência artificial (AI) identificou fórmulas totais de nutrição parenteral (TPN) que aumentam a segurança e potencialmente reduzem os custos para neonatos admitidos em unidades de terapia intensiva neonatal, de acordo com um estudo da Stan. Abordagem que otimiza e padroniza a TPN usando as informações obtidas a partir de registros eletrônicos de saúde. Para treinar TPN2.0, foram montadas composições de TPN de uma década (79.790 ordens; 5.913 pacientes). O modelo também foi validado em uma coorte externa (63.273 ordens; 3.417 pacientes) de um segundo hospital.

Os pesquisadores identificaram 15 fórmulas de TPN que podem permitir uma abordagem de precisão-medicina usando o algoritmo (r = 0,94 de Pearson em comparação aos especialistas), o que aumentou a segurança e potencialmente reduziu os custos. Em um estudo cego de 192 neonatos, o TPN2.0 foi classificado mais alto que as melhores práticas atuais pelos médicos. Em pacientes com alto desacordo entre as prescrições reais e o TPN2.0, o aumento da morbidade foram observados em associação com prescrições padrão (por exemplo, odds ratio 3,33 para enterocolite necrosante), enquanto um risco reduzido foi observado com recomendações de TPN2.0. As recomendações de Diretrizes e Médico no Mercador foram ativados pelo TPN2.0 empregando uma arquitetura de transformadores, permitindo a colaboração entre a equipe de atendimento e a IA.

Vários autores revelaram laços à indústria biofarmacêutica; Os métodos descritos neste estudo são abordados em uma patente provisória dos EUA.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2025-04-02 06:00

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