Suchi Saria 等研究人员开发了检测 sepsis 的新 AI 工具(图自:JHU / Will Kirk 摄)
Sepsis 特指由感染引发了体内严重的免疫反应,一系列事件从广泛的炎症开始,最终可能导致血栓、血管渗漏、器官衰竭、乃至死亡。
遗憾的是,有时发烧或精神错乱等显性症状,可能被误诊为其它疾病导致,使得 Sepsis 的早期疾病诊断变得相当困难。由于患者的病情会迅速恶化,Sepsis 的死亡率也在 30% 左右。
此前我们已经见识过一些颇具前景的技术,旨在通过清晰快速的检测、来提升初筛时的检出率。
比如可在数分钟内获取血液中关键生物标志物的设备,以及迅速发现初始感染背后的病原体的工具。
(来自:Nature Digital Medicine)
不过 JHU 的研究团队,还是选择了与众不同的一条道路 —— 其希望借助先进的人工智能(AI)技术,来识别出那些正处于危险境地的患者。
具体说来是,这套系统能够分析患者的病史,并将其与当前症状、临床记录和实验结果相结合。
而高度针对性的实时 AI 预警系统,可在患者入院的第一时间、持续追踪到他们出院的那一刻,以化解潜在高风险的医疗疏失。
此外该工具由 JHU 衍生公司 Bayesian Health 联手开发制造,作为一项为期两年的试验的一部分,该工具已在五家医院启用、且覆盖了超 70 万名患者。
研究截图(来自:PDF)
在早期预警检测到问题时,AI 会及时向医护发送警报,系统的实测效果也相当喜人。
与传统方法相比,这套临床 AI 监测系统能够平均提前近 6 小时检出 Sepsis、灵敏度 82%、且采用率高达 89% 。
最终结果是显著降低了 Sepsis 的发病率、住院时间,以及降低了近两成(-18.2%)的死亡率。
医疗创新中心主席、医学博士 Neri Cohen 表示,此前行业内从未有如此高效的降低 Sepsis 病亡率的方法。将近 20% 的成就非常了不起,并且能够挽救相当多的生命。
最后,研究人员正探索将这套临床 AI 系统方案用于其它疾病,比如褥疮(bedsores)或急性呼吸衰竭(acute respiratory failure)。