Modelo de IA para previsão precoce de sepse melhora os resultados

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Revisado clinicamente por Judith Stewart, BPharm. Última atualização em 31 de janeiro de 2024.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

QUARTA-FEIRA, 31 de janeiro de 2024 - Implantação do COMPOSER para início a previsão de sepse está associada a melhorias significativas nos resultados, incluindo mortalidade, de acordo com um estudo publicado on-line em 23 de janeiro na npj Digital Medicine.

Aaron Boussina, da Universidade da Califórnia em San Diego (UCSD), e colegas avaliaram o impacto de um modelo de aprendizagem profunda (COMPOSER) para a previsão precoce de sepse nos resultados dos pacientes. A análise incluiu um desenho de estudo quase experimental antes e depois em dois departamentos de emergência que atenderam 6.217 pacientes adultos sépticos de 1º de janeiro de 2021 a 30 de abril de 2023.

Os pesquisadores descobriram que a implantação do COMPOSER foi significativamente associado a uma redução absoluta de 1,9 por cento (redução relativa de 17 por cento) na mortalidade por sepse intra-hospitalar. Além disso, houve um aumento absoluto de 5,0 por cento (aumento relativo de 10 por cento) na adesão ao pacote de sepse e uma redução de 4 por cento na alteração da pontuação da avaliação sequencial de falência de órgãos em 72 horas após o início da sepse em uma análise de inferência causal.

"Nosso modelo COMPOSER usa dados em tempo real para prever a sepse antes de manifestações clínicas óbvias", disse o co-autor Gabriel Wardi, M.D., também da UCSD, em um comunicado. "Ele funciona de forma silenciosa e segura nos bastidores, monitorando continuamente cada paciente em busca de sinais de possível sepse."

Vários autores são cofundadores da Healcisio Inc., uma start-up da UCSD focada na comercialização de ferramentas analíticas avançadas. ferramentas de apoio à decisão.

Resumo/Texto Completo

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Fonte: HealthDay

Postou : 2024-02-01 00:15

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