基于人工智能的创伤性脑损伤重症监护算法

最近芬兰的一项研究发表在科学报告介绍了第一种人工智能（AI）基础算法，专为用于治疗严重创伤性脑损伤的患者而设计的算法。该项目是三个芬兰大学医院之间的协作项目：赫洛辛大学医院，库皮奥大学医院和土库大学医院。

创伤性脑损伤（TBI）是具有越来越多的发病率，特别是在中低收入国家的主要原因和发病原因。最严重的TBIS是以重症监护单位（ICU）对待，但尽管有适当和高质量的护理，但三个患者中的一个死亡。

患有严重创伤性脑损伤的患者是无意识的，这使得在重症监护期间准确监测患者的状况变得很困难。在ICU中，数十个变量(如颅内压、平均动脉压和脑灌注压)被持续监测，这些变量可以间接提供有关患者病情的信息。

但是，只有一个变量，如颅内压，每天可能产生数十万数据点。因此，人类的大脑不可能理解每天收集到的数以百万计的数据数据点来自所有受监控数据。这就是为什么赫尔辛基大学医院（HUS）的研究人员开始开发一种基于人工智能（AI）的算法，可以帮助医生治疗严重TBI的患者。在最好的情况下，这种算法可以预测个体患者的结果，并给予患者病症和预后的客观数据以及它在治疗期间改变。

“之前没有呈现这种动态预后模型。虽然这是一个概念验证，但我们仍然需要一些时间，然后我们可以在日常临床实践中实现这样的算法，我们的研究反映了如何以及进入现代方向强化护理正在发展，“Rahul Raj说，来自HUS的实验神经外科的兼职教授，其中一位作者的作者。

该算法可以预测患者在30天内死亡的概率，准确率为80- 85%。

“我们已经开发了两个单独的算法。第一算法简单，只基于客观监视数据。第二种算法稍微复杂，并且包括关于意识水平的数据，由广泛使用的Glasgow Coma比分评分测量。正如预期的那样，更复杂的算法的准确性略大于更简单算法。不过,两种算法的准确性是出奇的好,只考虑到更简单的模型是基于三个主要变量和更复杂的五个主要变量,“告诉Eetu Pursiainen,数据科学家的分析和人工智能开发部门在溶血性尿毒综合征,报告的作者之一和主要算法的程序员。

将来，算法仍然必须在国家和国际外部数据集中验证。

“芬兰是其中之一世界各国领导人在人工智能专业医疗保健和赫尔辛基大学医院的解决方案是欧洲最大的医院之一，在将芬兰卓越纳入世界的情况下起着重要作用。因此，我们认为这是良好的道德和公开的算法和在国家和国际上的进一步发展中分享我们的算法，“SUS人工智能指导小组和神经外科辅助教授Miikka Korja的秘书长赫尔辛基大学。