重症监护单位预警系统

血液
信用:CC0公共领域

术后出血和急性肾损伤是心脏或心血管手术后最危险的并发症之一。医生或护士越早发现它们,成功干预和挽救生命的机会就越大。“的确,在现代心脏外科重症监护病房,大量测量仪器持续监测患者的身体功能和循环参数。然而,即使对经验丰富的医生,是几乎不可能辨别并发症的早期迹象真实症状出现之前,由于大范围的监测数据不断收集,”亚历山大•迈耶教授报告医生和计算机科学家在德国柏林心脏中心(DHZB)和他的团队一起,已经开发出了具有这种能力的软件。

建立这个系统的数据来自数千名患者

“我们用存储的、匿名的数千名DHZB患者的数据训练软件,使其能够越来越准确地预测术后出血和急性肾损伤。这使得医生能够及时干预,用适当的疗法减轻这些潜在危及生命的疾病的影响,甚至完全预防它们,从而拯救生命。”Meyer叙述道。

Meyer最初在开发和测试阶段获得资金,作为BIHCharitéChinician科学家计划的研究员,这让他允许他奉献一半的工作时间来研究。验证基金/ Spark-BIH计划和BIH的数字健康加速度计划随后帮助他将项目从纯粹的科学环境中移动到应用程序和商业化,并为他未来的启动找到了CEO。“我们在BIH的使命是临床翻译。需要仔细审查日常临床实践中的危急情况,并且需要将解决方案翻译成练习。这正是亚历山大迈耶经历的过程,我们非常乐意支持他,”解释克里斯托弗·鲍姆教授,董事会主席,董事会主席,董事会主席。

自2018年4月以来,该系统已在DHZB重症监护病房的实际临床操作中进行测试,现在将被转移到认证医疗产品“x-c-bleeding”和“x-c-renal-injury”中,这些产品将由新成立的公司x-cardiac GmbH销售。

其他产品计划

随着这家新公司的成立,亚历山大·迈耶计划在中期推出其他几款产品:“利用人工智能,基于大数据的早期诊断术后并发症的原则当然也可以推广到其他外科学科,它们都有各自特定的并发症。我们相信,我们的发展不仅将显著降低术后死亡率,而且还将减少患者在重症监护中花费的时间。因此,它们不仅可以挽救人类的生命,还有助于更经济地运营医院。”

除了亚历山大梅耶,新公司的管理层包括奥利弗Höppner,这是一家在柏林的商业研究毕业生和企业家。作为X-Cardiac的首席执行官,Höppner负责地区业务发展,金融和人力资源。他作为众多生命科学公司的经理,他拥有二十多年的领导经验。工程师Kay Brosien监督X-Cardiac的业务运营。他还负责质量管理和监管事务。在X-Cardiac之前,Kay Brosien开发了先天性心脏病的诊断软件。X-Cardiac的科学咨询委员会由Med博士教授组成。Volkmar Falk和Carsten Eickhoff教授。Volkmar Falk是德国心脏中心柏林的心胸外科和血管外科医疗主任,以及Charité - Universitätsmedizin柏林的心血管外科部门负责人。Falk还拥有埃尔希希举行的一份专业。 Carsten Eickhoff is Professor of Medical AI at Brown University in Providence, Rhode Island, USA. He directs the AI Lab at Brown's Center for Biomedical Informatics and supports x-cardiac as a technical advisor. Prior to his professorship, he conducted research at Harvard University and ETH Zürich. Together with Alexander Meyer, Carsten Eickhoff was the scientific initiator of the x-cardiac project.

Alexander Meyer完成了职业培训作为IT专家,并在他开始在法兰克福的歌德大学开始学习医学之前,成为软件开发商。他于2015年加入了DHZB。在这里,Meyer成立了医学数据科学集团,作为首席医学信息官,占据了2020年中期以来在医学中监督数字化的主导作用。2020年12月,他被任命为Charité - Universitätsmedizin柏林的“AI和数据科学临床应用”W2教授。

亚历山大·迈耶领导的团队在《重症监护并发症的实时预测:回顾性研究》杂志上发表了“机器学习”《柳叶刀呼吸医学》;科学家们发表了《基于深度学习的实时预测这篇文章发表在《自然合作伙伴》(npj)数字医学杂志上。


进一步探索

模型识别手术后严重并发症的风险

更多信息:Alexander Meyer等人,危重病护理中实时预测并发症的机器学习:回顾性研究,《柳叶刀呼吸医学》(2018)。DOI:10.1016 / S2213-2600(18)30300-x
信息信息: 柳叶刀呼吸医学

波黑通过Charité提供
引用:重症监护单位的预警系统(2021年,3月22日)从Https://medicalXpress.com/news/2021-03-news/2021-03-news/2021-03-2013
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