패혈증 조기 예측을 위한 AI 모델로 결과 개선

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BPharm Judith Stewart가 의학적으로 검토함. 2024년 1월 31일에 최종 업데이트되었습니다.

Lori Solomon HealthDay Reporter 작성

2024년 1월 31일 수요일 -- 조기에 COMPOSER 배포 1월 23일 npj Digital Medicine에 온라인으로 발표된 연구에 따르면 패혈증 예측은 사망률을 포함한 결과의 상당한 개선과 관련이 있다고 합니다.

샌디에이고 캘리포니아 대학교(UCSD)의 Aaron Boussina, 동료들은 환자 결과에 대한 패혈증의 조기 예측을 위한 딥 러닝 모델(COMPOSER)의 영향을 평가했습니다. 분석에는 2021년 1월 1일부터 2023년 4월 30일까지 6,217명의 성인 패혈증 환자를 진료한 응급실 2곳의 전후 준실험 연구 설계가 포함되었습니다.

연구원들은 배포가 다음과 같은 사실을 발견했습니다. COMPOSER의 병원 내 패혈증 사망률은 절대 1.9% 감소(상대 감소 17%)와 유의미한 연관이 있었습니다. 또한, 인과 추론 분석에서 패혈증 번들 순응도가 절대 5.0% 증가(상대적 증가 10%)되었고, 패혈증 발병 후 72시간 연속 장기 부전 평가 점수 변화가 4% 감소했습니다.

"우리의 COMPOSER 모델은 명백한 임상 증상이 나타나기 전에 패혈증을 예측하기 위해 실시간 데이터를 사용합니다"라고 공동 저자이자 UCSD의 Gabriel Wardi 박사는 성명에서 말했습니다. "이 제품은 뒤에서 조용하고 안전하게 작동하여 패혈증 가능성이 있는 징후가 있는지 모든 환자를 지속적으로 감시합니다."

몇몇 저자는 고급 분석 기술의 상용화에 주력하는 UCSD 스타트업인 Healcisio Inc.의 공동 창립자입니다. 의사 결정 지원 도구.

초록/전체 텍스트

면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 건강관리 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

출처: HealthDay

게시됨 : 2024-02-01 00:15

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