Bir uygulama Yapay zeka İspanya'da geliştirilen başarı sepsis riskini tahmin etmek, ana ölüm nedeni içinde hastanelerçünkü bir enfeksiyon vücutta ciddi bir zincirleme reaksiyona neden olur, 24 saat önceden. Bu nedenle, hem ölüm ilişkili hastalıklar gibi.
Bilgi Mühendisliği Enstitüsü (IIC) tarafından tasarlanan platformun etkinliği iki yılı aşkın bir süredir kanıtlanmıştır. Palma de Mallorca'daki Son Llàtzer Üniversite Hastanesi ve diğer İspanyol sağlık merkezlerine de yayılıyor.
sepsis Bu, 170 İspanyol hastanesinin uygulayacağı kadar ciddi ve sık görülen bir enfeksiyondan kaynaklanan bir komplikasyondur. sepsis kodu reaksiyonun başlangıcını tahmin etmeye çalışmak. Fakat bu sistemin çok sayıda yanlış pozitifler ve negatiflerdolayısıyla tespit yüzdesi oldukça değişkendir ve tıbbi ekibin deneyimine bağlı olarak %20 ila %80 arasında değişir. Örneğin bazen şu ana kadar tespit edilemiyor. İlk organik işlev bozuklukları ya da artık çok geç.
Sorun şu ki Teşhis sepsis “son derece karmaşıktır, çünkü şu şekilde ortaya çıkabilir: peritonit, pnömoni, menenjit… Bu, birçok duruma ve aynı zamanda hastanın farklı genetik duyarlılığına da bağlı” diye açıklıyor. Marcio Borges, Son Llàtzer Hastanesi Sepsis Birimi koordinatörü. Bu nedenle öngörülmesi çok zordur ve sepsis, tıpkı kalp krizi veya felç gibi vücudun “zamana bağlı” bir reaksiyonudur, eğer daha erken önlem alınırsa daha az ölüm, daha az sonuç ve daha az maliyet olacaktır. ,” diye ekliyor Sepsis Kodu Vakfı'nın başkanı da.
Artan insidans
Aynı zamanda, görülme sıklığı sepsis sunar arttırmak Nüfusun yaşlanması ve bağışıklık sistemini baskılamaya neden olabilecek agresif tedavilerin veya ameliyatların sayısının artması nedeniyle yıllık yaklaşık %3. Gelişmiş ülkelerde günde 100.000 kişi başına bir yeni vakanın görüldüğü tahmin edilmektedir.
Bunu göz önünde bulundurarak Bilgi Mühendisliği Enstitüsü, 2018 yılında bu karmaşık sağlık sorununu öngörmemize olanak sağlayacak bir araç üzerinde çalışmaya başladı. Bunun için verilerden 200.000 hasta kabul edildi Borges, 2014 ile 2018 yılları arasında Palma de Mallorca hastanesindeydi. “Ve buna paralel olarak sepsis ünitesinde de sepsis riskleri doğrulandı” diyor. “Sepsisli 9.300 ve sepsissiz 78.000 hastanın verilerini inceledik. Bu, makine öğrenimi modelimizi geleneksel sistemlerle ve kendi otomatik algılama programımızla karşılaştırmamıza ve hatalı pozitif sonuçlar arasındaki farkları görmemize olanak sağladı. AI durumunda vardı %9'dan az yanlış pozitif“Sistem çok hassas ve kesindi” diye açıklıyor.
Yanlış negatifler
Geliştirmenin ikinci aşaması ileriye dönüktü: amaç, algoritmanın bu konuda yetenekli olup olmadığını görmekti. tıbbi ekibi gerçek zamanlı olarak bilgilendirin hastaların sepsis geçirip geçirmeyeceği. Bu işlem, 64.524'ün ihraç edildiği Ocak 2019'dan Nisan 2022'ye kadar gerçekleştirildi. uyarılar Olası sepsisin %30'u gözden geçirildi. Araç şunu gösterdi: yalnızca %1'i yanlış negatiftir, Yani uyarılar doğrudur, neredeyse başarısız olur.
Kısaca Dr. Borges şöyle özetliyor: “Yapay zeka daha fazla veriyle daha derin bir şekilde çalışabilir ve bizim göremediğimiz şeyleri görebilir.” %96 tahmin yeteneği.
Başarı göz önüne alındığında, diğerleri iki hastane12 Octubre, Madrid ve Albacete Üniversitesi Hastane Kompleksi, yapay zeka yazılımını hasta yönetim sistemlerine dahil ediyor. Hatta diğer merkezlere de yayılacağı öngörülüyor. AvrupalılarAB'de başarıyla test edilen türünün ilk aracı olduğu göz önüne alındığında.
Bilgi Mühendisliği Enstitüsü (IIC) tarafından tasarlanan platformun etkinliği iki yılı aşkın bir süredir kanıtlanmıştır. Palma de Mallorca'daki Son Llàtzer Üniversite Hastanesi ve diğer İspanyol sağlık merkezlerine de yayılıyor.
sepsis Bu, 170 İspanyol hastanesinin uygulayacağı kadar ciddi ve sık görülen bir enfeksiyondan kaynaklanan bir komplikasyondur. sepsis kodu reaksiyonun başlangıcını tahmin etmeye çalışmak. Fakat bu sistemin çok sayıda yanlış pozitifler ve negatiflerdolayısıyla tespit yüzdesi oldukça değişkendir ve tıbbi ekibin deneyimine bağlı olarak %20 ila %80 arasında değişir. Örneğin bazen şu ana kadar tespit edilemiyor. İlk organik işlev bozuklukları ya da artık çok geç.
Sorun şu ki Teşhis sepsis “son derece karmaşıktır, çünkü şu şekilde ortaya çıkabilir: peritonit, pnömoni, menenjit… Bu, birçok duruma ve aynı zamanda hastanın farklı genetik duyarlılığına da bağlı” diye açıklıyor. Marcio Borges, Son Llàtzer Hastanesi Sepsis Birimi koordinatörü. Bu nedenle öngörülmesi çok zordur ve sepsis, tıpkı kalp krizi veya felç gibi vücudun “zamana bağlı” bir reaksiyonudur, eğer daha erken önlem alınırsa daha az ölüm, daha az sonuç ve daha az maliyet olacaktır. ,” diye ekliyor Sepsis Kodu Vakfı'nın başkanı da.
Artan insidans
Aynı zamanda, görülme sıklığı sepsis sunar arttırmak Nüfusun yaşlanması ve bağışıklık sistemini baskılamaya neden olabilecek agresif tedavilerin veya ameliyatların sayısının artması nedeniyle yıllık yaklaşık %3. Gelişmiş ülkelerde günde 100.000 kişi başına bir yeni vakanın görüldüğü tahmin edilmektedir.
Bunu göz önünde bulundurarak Bilgi Mühendisliği Enstitüsü, 2018 yılında bu karmaşık sağlık sorununu öngörmemize olanak sağlayacak bir araç üzerinde çalışmaya başladı. Bunun için verilerden 200.000 hasta kabul edildi Borges, 2014 ile 2018 yılları arasında Palma de Mallorca hastanesindeydi. “Ve buna paralel olarak sepsis ünitesinde de sepsis riskleri doğrulandı” diyor. “Sepsisli 9.300 ve sepsissiz 78.000 hastanın verilerini inceledik. Bu, makine öğrenimi modelimizi geleneksel sistemlerle ve kendi otomatik algılama programımızla karşılaştırmamıza ve hatalı pozitif sonuçlar arasındaki farkları görmemize olanak sağladı. AI durumunda vardı %9'dan az yanlış pozitif“Sistem çok hassas ve kesindi” diye açıklıyor.
Yanlış negatifler
Geliştirmenin ikinci aşaması ileriye dönüktü: amaç, algoritmanın bu konuda yetenekli olup olmadığını görmekti. tıbbi ekibi gerçek zamanlı olarak bilgilendirin hastaların sepsis geçirip geçirmeyeceği. Bu işlem, 64.524'ün ihraç edildiği Ocak 2019'dan Nisan 2022'ye kadar gerçekleştirildi. uyarılar Olası sepsisin %30'u gözden geçirildi. Araç şunu gösterdi: yalnızca %1'i yanlış negatiftir, Yani uyarılar doğrudur, neredeyse başarısız olur.
Kısaca Dr. Borges şöyle özetliyor: “Yapay zeka daha fazla veriyle daha derin bir şekilde çalışabilir ve bizim göremediğimiz şeyleri görebilir.” %96 tahmin yeteneği.
Başarı göz önüne alındığında, diğerleri iki hastane12 Octubre, Madrid ve Albacete Üniversitesi Hastane Kompleksi, yapay zeka yazılımını hasta yönetim sistemlerine dahil ediyor. Hatta diğer merkezlere de yayılacağı öngörülüyor. AvrupalılarAB'de başarıyla test edilen türünün ilk aracı olduğu göz önüne alındığında.