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在重症患者护理中使用人工智能开辟新天地
重症监护病房 (ICU) 患者预后的改善促进了旨在在床边提供患者特定警报的预测算法的发展，朝着主动重症监护的未来迈出了重大一步。尽管潜力巨大，但这一进程也遇到了障碍，尤其是使用回顾性收集的数据，这往往导致绩效指标无法达到预期效果。
来源:科学特色系列重症监护病房 (ICU) 患者治疗效果的改善促进了预测算法的发展，这些算法旨在在床边提供针对特定患者的警报，为主动重症监护的未来迈出了重大一步。尽管潜力巨大，但这一进程也遇到了障碍，尤其是使用回顾性收集的数据，这往往导致性能指标无法反映其在现实世界中的功效。缺乏在现实环境中测试的模型凸显了在改善患者护理方面存在的巨大差距。在此背景下，ViSIG 脱颖而出，成为一种突破性的模式识别系统，旨在检测 ICU 患者潜在死亡的早期迹象。这种创新方法使用遗传算法来检测表明潜在生理衰退的生命体征变化，将重新定义成人重症监护环境中的患者管理和护理。
Prescient Healthcare Consulting 的 Andrew Kramer 博士与 Robert Wood Johnson-Barnabas 大学医院的 Marc LaFonte 博士和 Ibrahim El Husseini 博士、OBS Medical Ltd 的 Simon Didcote、Medical Decision Network 的 Paula Maurer 以及 Stamford 医院的 Frantz Hastrup 博士和 James Krinsley 博士合作开展了一项具有里程碑意义的研究，揭示了 ViSIG 的有效性。他们的重要工作发表在《医学信息学解锁》上，强调了该系统在改变 ICU 患者护理方面的作用。
医学信息学解锁“我们的目标是利用机器学习的预测能力，为临床医生提供做出明智决策所需的信息，”Kramer 博士表示，并强调了两家美国医院的六个成人 ICU 之间的广泛合作，以分析 ViSIG 的影响。
重症监护医学期刊参考
DOI：https://doi.org/10.1016/j.imu.2023.101433。
https://doi.org/10.1016/j.imu.2023.101433