Naukowcy z MIT oraz Massachusetts General Hospital (MGH) stworzyli model predykcyjny, który ma pomóc w podjęciu decyzji podczas leczenia sepsy. Jest to jedna z najczęstszych przyczyn śmierci na oddziale intensywnej terapii więc każde narzędzie do walki z nią jest niezwykle cenne.
Badacze opisali algorytm uczenia maszynowego, który uczy się na podstawie danych dotyczących pacjentów z sepsą i przewiduje, czy pacjent będzie potrzebował wazopresorów w najbliższym czasie. W celu wyuczenia modelu naukowcy zebrali dane od prawie 186 tysięcy pacjentów leczonych w latach 2014-2016. Został on przetestowany na pacjentach i prawidłowo przewidywał podanie leków w 80% przypadkach. Wczesne przewidywania mogą zapobiegać niepotrzebnemu pobytowi pacjenta na OIOMie, albo mogą pozwolić na odpowiednie przygotowania dla takiej osoby.
Algorytm ten może zostać zaimplemetnowany w monitorze przyłóżkowym i tym samym może on cały czas śledzić los chorej osoby. Dzięki temu lekarze będą naszykowani na przyszłość i samo leczenie może być skuteczniejsze.
Czytaj też: Odkryty został potencjalny biomarker depresji
Źródło: http://news.mit.edu/
