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败血症检测平台可防止数千人死亡
国家科学基金会的资金帮助Suchi Saria开发并启动了一种救生的预警系统，该系统使用人工智能在致命之前吸收败血症
来源:约翰霍普金斯大学byjaimie Patterson
Jaimie Patterson / < / div> 已发布 2025年4月23日Johns Hopkins工程师Suchi Saria开发了一个AI驱动的平台，该平台将败血症的死亡率降低了18％，在美国的数十家医院中，这一重大进展是解决致命的免疫反应，每年夺取约270,000人的生命。 Suchi Saria Saria的有针对性的实时预警系统或TREW将电子健康记录与机器学习整合在一起，以帮助医生诊断败血症病例比传统方法早两个小时。她说，败血症很容易错过，因为它的许多症状，例如发烧和混乱，在其他医疗状况中很常见。在严重的败血症病例中，识别延迟可能是生与死之间的差异。 “ [NSF资金]允许我们进行那种长期，高影响力的研究，这些研究不是立即盈利，但对于真正改善患者结果的建立技术至关重要。” Whiting School副教授 自然医学中所述，该系统的较早识别改善了患者的预后，自2023年部署以来，平均医院的住院时间减少了半天，重症监护病房的使用量增加了10％。。
Johns Hopkins工程师Suchi Saria开发了一个AI驱动的平台，该平台将败血症的死亡率降低了18％，在美国的数十家医院中，这一重大进展是解决致命的免疫反应，每年夺取约270,000人的生命。Suchi Saria
Saria的有针对性的实时预警系统或TREW将电子健康记录与机器学习整合在一起，以帮助医生诊断败血症病例比传统方法早两个小时。她说，败血症很容易错过，因为它的许多症状，例如发烧和混乱，在其他医疗状况中很常见。在严重的败血症病例中，识别延迟可能是生与死之间的差异。
“ [NSF资金]允许我们进行那种长期，高影响力的研究，这些研究不是立即盈利，但对于真正改善患者结果的建立技术至关重要。”
Whiting School副教授
自然医学中所述，该系统的较早识别改善了患者的预后，自2023年部署以来，平均医院的住院时间减少了半天，重症监护病房的使用量增加了10％。自然医学
萨里亚（Saria）是计算机科学，生物统计学，卫生系统信息学以及卫生政策与管理的副教授，他说，像TREW这样的创新并非孤立地发生 - 需要有意的投资和有远见的支持。她认为，国家科学基金会在人类技术边界计划中的工作未来，使她的团队能够通过在科学上进行严格且旨在将无缝集成到现实世界中的护理中，从而为有意义地增强临床能力的技术奠定基础。 Malone Healthcare工程中心 数据科学与AI研究所 时间 业务内部人士 现代医疗保健 流行科学 小型企业创新研究贝叶斯健康更多覆盖范围