AI优于临床医生在Trijing术后患者进行重症监护患者的判断

人工智能（AI）以机器学习算法的形式正确地将绝大多数术后患者在大学医院环境中的第一个概念验证应用中进行了大部分术后患者。这种计算机生成的算法的准确性是前导外科医生，以便在患者电子医疗记录的实时获取临床信息中的AI中的主动用途，以更可靠地确定患者是否需要密集或常规的术后护理。从美国外科医生临床大会2019年颁发了算法试验研究的结果。

在目前的时间，手术团队依靠临床判断来确定哪些患者需要术后密集护理。没有单一的固定标准或标准化的术后途径，用于确定确定。

临床医生通常倾向于过度分类，这意味着如果他们有疑问，他们会谨慎行事，把病人送到重症监护室。然而，过度的分诊可能会导致不需要在ICU的病人入院。“在这些情况下，患者可能不必要地暴露于耐多药细菌，并增加了总的住院时间。另一方面,under-triaging意味着在ICU的患者应该被发送到恢复或降压单元,和恶化的机会快速救援条件是延迟,因为监控并不强烈,“说Marcovalerio梅丽莎,医学博士,流式细胞仪,手术,副教授纽约大学朗格尼医院系统，以及试点研究的合著者。

AI开始用于帮助患者分类他们的症状，以便他们可以决定他们是否应该去急诊部门或寻求在另一个环境中寻求治疗，例如紧急护理中心。它现在开始应用于手术，并有可能产生综合数据库手术技巧和实践及其结果，提供证据，实时临床支持。

试点研究利用随机森林形式的机器学习分析大量数据，搜索变量，评估选项之间的相关性，并找到复杂问题的解决方案。随机森林构建了一个问题和答案的流程图，导致决定，它池中的经验和信息来自许多来源，以降低可变性并提高预测的可靠性。

得到的算法包括87个临床变量和15个与ICU的拟合与ICU在手术后48小时内有关的15个具体标准。如果满足这些标准中的一个，则予以申请ICU。标准包括：插管超过12小时，重新涂覆，呼吸或循环逮捕，呼吁快速响应或代码，血压连续两个小时后100/60 MHG，心率下面60或以上110升，连续两个小时，使用压力机，放置中央静脉线或天鹅甘石导管，超声心动图，新发起心律失常，心肌梗死，返回手术室，输血需要超过4入学后，单位或对ICU的再入院。

研究人员准备了一个调查问卷，以便展示临床医生如何评估每位患者的重症监护者的需求。“我们向临床医生询问了每个患者的最佳途径：如果患者会前往急性护理单位，普通地板或ICU？我们要求机器同样的问题并比较结果，”弗朗西斯科玛丽亚卡拉诺解释说，MD，纽约Langone的博士后研究员，第一个研究作者。

人工智能在该研究中正确显示了50名患者的41名（82％）。外科医生具有70％（35名患者）的精度分类率，强烈的64％（32名患者）和麻醉师58％（29名患者）。AI（18％）的分类决策不正确的数量最低，外科医生30％，强烈患者的36％，麻醉学家的42％。

人工智能(12%)和外科医生(10%)的未成年人发生率相似;人工智能的超额分诊率(6%)远低于临床医生的20%至40%。此外，人工智能的阳性预测率为50%，阴性预测率为86%。

虽然这项研究中的算法显然优于临床医生的判断，但这是第一步。手术研究人员计划将算法应用于其他患者的群体，包括其他人口统计和临床特征。“这项研究中的大多数患者都是我们医院的男性。我们想扩展对其他医院妇女和患者的算法的研究，”卡拉诺博士说。

“当机器分析更多患者时，算法将得到改善和完善，并且在其他网站的测试将验证AI模型。当然，如本研究所示，该概念有效，可能会推向任何医院，”博士说Melis。

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