Model AI untuk Prediksi Dini Sepsis Meningkatkan Hasil

Ikuti Drugslib di

Ditinjau secara medis oleh Judith Stewart, BPharm. Terakhir diperbarui pada 31 Januari 2024.

Oleh Lori Solomon HealthDay Reporter

Rabu, 31 Januari 2024 -- Penerapan COMPOSER untuk tahap awal prediksi sepsis dikaitkan dengan peningkatan hasil yang signifikan, termasuk kematian, menurut sebuah penelitian yang dipublikasikan secara online pada 23 Januari di npj Digital Medicine.

Aaron Boussina, dari University of California di San Diego (UCSD), dan rekannya menilai dampak model pembelajaran mendalam (COMPOSER) untuk prediksi awal sepsis terhadap hasil akhir pasien. Analisis tersebut mencakup desain penelitian kuasi-eksperimental sebelum dan sesudah di dua unit gawat darurat yang melibatkan 6.217 pasien septik dewasa dari 1 Januari 2021 hingga 30 April 2023.

Para peneliti menemukan bahwa penerapan dari COMPOSER secara signifikan dikaitkan dengan penurunan absolut sebesar 1,9 persen (penurunan relatif sebesar 17 persen) pada angka kematian sepsis di rumah sakit. Selain itu, terdapat peningkatan absolut sebesar 5,0 persen (peningkatan relatif 10 persen) pada kepatuhan paket sepsis dan penurunan sebesar 4 persen pada perubahan skor penilaian kegagalan organ berurutan selama 72 jam setelah timbulnya sepsis dalam analisis inferensi kausal.

"Model COMPOSER kami menggunakan data waktu nyata untuk memprediksi sepsis sebelum manifestasi klinis yang jelas," kata rekan penulis Gabriel Wardi, M.D., juga dari UCSD, dalam sebuah pernyataan. "Ia bekerja secara diam-diam dan aman di belakang layar, terus mengawasi setiap pasien untuk mencari tanda-tanda kemungkinan sepsis."

Beberapa penulis adalah salah satu pendiri Healcisio Inc., sebuah perusahaan rintisan UCSD yang berfokus pada komersialisasi analisis tingkat lanjut alat pendukung keputusan.

Abstrak/Teks Lengkap

Penafian: Data statistik dalam artikel medis memberikan tren umum dan tidak berkaitan dengan individu. Faktor individu bisa sangat bervariasi. Selalu mencari saran medis yang dipersonalisasi untuk keputusan perawatan kesehatan individu.

Sumber: HealthDay

Diposting : 2024-02-01 00:15

Baca selengkapnya

Penafian

Segala upaya telah dilakukan untuk memastikan bahwa informasi yang diberikan oleh Drugslib.com akurat, terkini -tanggal, dan lengkap, namun tidak ada jaminan mengenai hal tersebut. Informasi obat yang terkandung di sini mungkin sensitif terhadap waktu. Informasi Drugslib.com telah dikumpulkan untuk digunakan oleh praktisi kesehatan dan konsumen di Amerika Serikat dan oleh karena itu Drugslib.com tidak menjamin bahwa penggunaan di luar Amerika Serikat adalah tepat, kecuali dinyatakan sebaliknya. Informasi obat Drugslib.com tidak mendukung obat, mendiagnosis pasien, atau merekomendasikan terapi. Informasi obat Drugslib.com adalah sumber informasi yang dirancang untuk membantu praktisi layanan kesehatan berlisensi dalam merawat pasien mereka dan/atau untuk melayani konsumen yang memandang layanan ini sebagai pelengkap, dan bukan pengganti, keahlian, keterampilan, pengetahuan, dan penilaian layanan kesehatan. praktisi.

Tidak adanya peringatan untuk suatu obat atau kombinasi obat sama sekali tidak boleh ditafsirkan sebagai indikasi bahwa obat atau kombinasi obat tersebut aman, efektif, atau sesuai untuk pasien tertentu. Drugslib.com tidak bertanggung jawab atas segala aspek layanan kesehatan yang diberikan dengan bantuan informasi yang disediakan Drugslib.com. Informasi yang terkandung di sini tidak dimaksudkan untuk mencakup semua kemungkinan penggunaan, petunjuk, tindakan pencegahan, peringatan, interaksi obat, reaksi alergi, atau efek samping. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang obat yang Anda konsumsi, tanyakan kepada dokter, perawat, atau apoteker Anda.

Kata Kunci Populer