KI-Modell zur frühen Vorhersage von Sepsis verbessert Ergebnisse

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Medizinisch überprüft von Judith Stewart, BPharm. Zuletzt aktualisiert am 31. Januar 2024.

Von Lori Solomon HealthDay Reporter

MITTWOCH, 31. Januar 2024 – Bereitstellung von COMPOSER für Early Laut einer am 23. Januar online in npj Digital Medicine veröffentlichten Studie ist die Vorhersage einer Sepsis mit erheblichen Verbesserungen der Ergebnisse, einschließlich der Mortalität, verbunden.

Aaron Boussina von der University of California in San Diego (UCSD) und Kollegen bewerteten die Auswirkungen eines Deep-Learning-Modells (COMPOSER) für die frühe Vorhersage einer Sepsis auf die Patientenergebnisse. Die Analyse umfasste ein quasi-experimentelles Vorher-Nachher-Studiendesign in zwei Notaufnahmen, in denen vom 1. Januar 2021 bis zum 30. April 2023 6.217 erwachsene septische Patienten behandelt wurden.

Die Forscher stellten fest, dass der Einsatz von COMPOSER war signifikant mit einer absoluten Reduzierung um 1,9 Prozent (17 Prozent relativer Rückgang) der Sepsis-Mortalität im Krankenhaus verbunden. Darüber hinaus gab es einen absoluten Anstieg von 5,0 Prozent (relativer Anstieg von 10 Prozent) bei der Sepsis-Bündel-Compliance und eine 4-prozentige Verringerung der 72-Stunden-Änderung des sequenziellen Organversagen-Bewertungsscores nach Beginn der Sepsis in einer kausalen Schlussfolgerungsanalyse.

„Unser COMPOSER-Modell nutzt Echtzeitdaten, um eine Sepsis vor offensichtlichen klinischen Manifestationen vorherzusagen“, sagte Co-Autor Gabriel Wardi, M.D., ebenfalls von der UCSD, in einer Erklärung. „Es arbeitet leise und sicher hinter den Kulissen und überwacht kontinuierlich jeden Patienten auf Anzeichen einer möglichen Sepsis.“

Mehrere Autoren sind Mitbegründer von Healcisio Inc., einem UCSD-Start-up, das sich auf die Kommerzialisierung fortschrittlicher Analysegeräte konzentriert Entscheidungsunterstützungstools.

Zusammenfassung/Volltext

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2024-02-01 00:15

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