x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
AI помогает анестезиологам предвидеть осложнения

AI помогает анестезиологам предвидеть осложнения

Во время хирургической операции анестезиолог должен контролировать жизненные показатели пациента и вводить нужную дозу анестезии в нужное время. В сложных ситуациях ему может быть очень сложно учитывать возможные хирургические осложнения. Одной из таких проблем может стать гипоксемия - состояние, которое проявляется недостаточным содержанием кислорода в крови человека. Гипоксемия может стать причиной очень серьезных последствий, таких как сердечный приступ, церебральная ишемия и послеоперационные инфекции. Хотя анестезиолог может в реальном времени отслеживать содержание кислорода в крови пациента, в настоящее время не существует надежного способа прогнозировать возникновение гипоксемических эпизодов в послеоперационный период.

С целью решения этой проблемы ученые из Вашингтонского университета (США) разработали систему на базе технологии искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), получившую название Prescience. Перед началом операции система использует данные пациента, такие как возраст и вес, для оценки риска пациента столкнуться с гипоксемией во время операции. Кроме этого, система способна прогнозировать гипоксемию в любое время во время процедуры, используя получаемую в реальном времени информацию о показателях здоровья пациента. Информация об этой разработке была опубликована в журнале Nature Biomedical Engineering.

В этой статье показано, что анестезиологи способны предсказывать возникновение гипоксемических эпизодов на 16% точнее, когда они имеют доступ к системе Prescience, по сравнению с обычными условиями. При этом отмечается, что система способна также приводить доводы, обосновывающие ее предсказания, и это позволяет анестезиологам лучше понимать, почему человек находится в зоне риска. Такая функциональность стала необходимой из-за требований анестезиологов, которым недостаточно иметь только предсказания, они хотят знать, как сделаны такие выводы.

При разработке алгоритма машинного обучения для системы Prescience использовались наборы данных из 50 000 хирургических операций, полученные из Медицинского центра Вашингтонского университета и Медицинского центра Харборвью. При этом было обнаружено, что индекс массы тела пациента является одним из наиболее важных параметров, помогающих прогнозировать, столкнется ли пациент с гипоксемией во время операции.

Разработчики системы планируют теперь разработать версии этой системы, которые могут прогнозировать и другие опасные события.

Просмотров: 228
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь