预测临界循环衰竭的方法
在医院的重症监护室里，病人被密切观察:临床医生持续监测他们的生命体征，如脉搏、血压和血氧饱和度。这为医生和护士提供了关于病人健康状况的大量数据。然而，利用这些信息来预测他们的病情如何发展，或提前探测到威胁生命的变化，绝非易事。
苏黎世联邦理工学院和伯尔尼大学医院Inselspital的研究人员现在开发了一种方法，巧妙地结合了患者的想法生命体征和其他医学相关信息融合这些数据可以在严重循环衰竭发生前数小时预测。未来的目标是将该方法用于医院患者生命体征的实时评估，为值班医务人员提供预警系统，使值班医务人员能够在早期采取适当的行动。
广泛的数据集
多亏了伯尔尼大学医院重症医学系提供的大量数据，研究人员才得以开发出这种方法。2005年，它成为第一家大型银行重症监护室开始以数字形式为重症监护病人存储颗粒状、高分辨率的数据。在他们的研究中，研究人员使用了来自36000名重症监护室住院患者的匿名数据，这些数据完全来自那些同意将其数据用于研究目的的患者。
Tobias Merz是伯尔尼大学医院重症监护室的副研究员和前高级医生，现在奥克兰城市医院工作，在他的倡议下，由ETH教授Gunnar Rätsch和Karsten Borgwardt领导的研究人员使用机器学习方法分析了这些数据。“在我们使用的数据集中，我们开发的算法和模型能够预测90%的循环故障。在82%的病例中，预测至少提前两个小时到来，这将给医生至少两个小时进行干预，”Rätsch，苏黎世联邦理工学院生物医学信息学教授解释道。
所需变量相对较少
对于他们研究中的每一个病人，研究人员都有几百个变量和其他医疗信息。“然而，我们能够证明，只需其中20个变量就足以做出准确的预测。这些包括血压、脉搏、各种血值、患者的年龄和用药，”苏黎世联邦理工学院数据挖掘教授Borgwardt解释道。
为了进一步提高预测的质量，研究人员计划将来自其他大医院的患者数据纳入未来的分析。此外，他们还将把匿名数据集、算法和模型提供给其他科学家。
少量高度相关的告警
“预防循环衰竭是重症监护病人治疗的一个重要方面。即使是短暂的血液循环不足也会显著增加患者的死亡率。”“在今天的重症监护病房，我们必须处理大量的报警系统，但它们都不是很准确。通常，它们会引发错误的警报，或者只给我们一个很短的预先警告，这可能会推迟采取足够的措施来支持患者的血液循环，”他说。通过他们的方法，研究人员的目标是用少量的、高度相关的和早期的警报来取代大量的警报。这是可能的，因为研究表明，新方法可以减少90%的报警数量。
还需要进行一些进一步的开发工作，以使该方法可以用作早期预警系统。Rätsch解释说，第一个原型已经存在，但在该系统可用于日常临床实践之前，必须在临床研究中证明其可靠性。
这项研究发表在自然医学．
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