生老病死乃人间常事,医院的重症监护室(ICU)都有一个工作目标:减少病人在病床上(来不及治疗)死亡的概率。
ICU 病房里有着无数病人生命体征监控器传输来的数据流,这恰好是应用人工智能工具的完美场景,我们可以利用 AI 来判断病人的病情是否突然急转直下。来自 ECRI(一个健康设备、医药行业非盈利评估组织)的 Priyanka Shah 说道:“众多医院都对该应用充满兴趣,我们可以构建提前预警系统,预测可能对病人生命造成威胁的各种情况,比如脓血症,心脏骤停或呼吸停止。目前,科学界和医疗设备企业都在尝试整合现有测量手段,试图为病人病情恶化提供最佳预测方法。但即使技术问题被解决,研究者还需要将技术与医疗相关联。“ 这意味着不仅仅需要技术上的支持,还需要将技术整合进医院的工作流程中以节约成本。
在PICU 里预测生死:
新生儿重症监护室(PICU)内的场景常常是非常令人心痛的。在新生儿病房,脆弱的小宝宝躺在塑料恒温箱中,被各种机器和监控仪所包围。从大厅看出去,那些连着管子和静脉注射器的小孩子们正在卡通壁画下坚强地微笑着。
洛杉矶的儿童医院里,数据科学家 Melissa Aczon 和 David Ledbetter 已经设计出一套人工智能系统,帮助医生更快更早地发现孩子们病情恶化的情况。Aczon 和 Ledbetter 在医院一个叫做视觉化 PICU 的研究机构里进行研究,与那些希望手术过程更加优化的临床医生进行合作。Aczon 说:“他们的观点是:ICU 室里发生的一切都在进行数据的收集,我们有责任从这些数据和事件中学习,并将学习经验应用到未来的病人中。“他们设计了一个实验系统来预测 PICU 室的死亡率。他们借鉴医院的电子健康记录情况,确定了需要使用的数据,包括儿童的关键生命体征(一些每几分钟就会测量一次的指标),实验结果和一些药物信息。
在ICU中阻止危机:
AreteX 公司的工程师们创造了一种机器学习工具,可以通过病人呼吸机的数据识别出病人与呼吸机的同步类型。他们的系统可以向护士或呼吸治疗师发出警报,报告哪个病人需要及时进入镇定睡眠状态,避免与生命维持机抗衡而发生危险。该公司最近在乔治亚东北医疗中心开展了医疗实验,测试他们的系统。
AreteX 公司还有一个类似的产品,用来监控 ICU 里大部分病人静脉注射的液体(主要用于增加血量或提高血压)。Haddad 说:“现今的输液管理程序是很无效的:通常是医生将处方和输液顺序交给护士,由护士人工控制输液速度。几个小时后,医生再来重新评估病人。ICU 的人员需要小心进行平衡,因为病人可能会因为输液过多或过少而面临严重的并发症危险。“
Haddad 的系统使用机器学习来测量一个病人对输入液体量的实时反应,通过对输液速度的调整帮助病人保持稳定的身体状态。AreteX 公司也正在乔治亚东北医疗中心测试这个液体管理系统。
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