El modelo de IA para la predicción temprana de la sepsis mejora los resultados

Revisado médicamente por Judith Stewart, BPharm. Última actualización el 31 de enero de 2024.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

MIÉRCOLES, 31 de enero de 2024: implementación de COMPOSER para las primeras etapas La predicción de la sepsis se asocia con mejoras significativas en los resultados, incluida la mortalidad, según un estudio publicado en línea el 23 de enero en npj Digital Medicine.

Aaron Boussina, de la Universidad de California en San Diego (UCSD), y Sus colegas evaluaron el impacto de un modelo de aprendizaje profundo (COMPOSER) para la predicción temprana de la sepsis en los resultados de los pacientes. El análisis incluyó un diseño de estudio cuasiexperimental de antes y después en dos departamentos de emergencia que atendieron a 6217 pacientes sépticos adultos desde el 1 de enero de 2021 hasta el 30 de abril de 2023.

Los investigadores descubrieron que el despliegue de COMPOSER se asoció significativamente con una reducción absoluta del 1,9 por ciento (disminución relativa del 17 por ciento) en la mortalidad por sepsis hospitalaria. Además, hubo un aumento absoluto del 5,0 por ciento (aumento relativo del 10 por ciento) en el cumplimiento del paquete de sepsis y una reducción del 4 por ciento en el cambio en la puntuación de la evaluación de insuficiencia orgánica secuencial de 72 horas después del inicio de la sepsis en un análisis de inferencia causal.

"Nuestro modelo COMPOSER utiliza datos en tiempo real para predecir la sepsis antes de las manifestaciones clínicas obvias", dijo en un comunicado el coautor Gabriel Wardi, M.D., también de UCSD. "Funciona de forma silenciosa y segura detrás de escena, vigilando continuamente a cada paciente en busca de signos de posible sepsis".

Varios autores son cofundadores de Healcisio Inc., una nueva empresa de UCSD centrada en la comercialización de análisis avanzados. herramientas de apoyo a la toma de decisiones.

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Fuente: HealthDay

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