哥本哈根大学开发的一种新算法使用 23 年的医疗记录来预测接受重症监护的患者的生存机会。
为每位危重患者确定最佳治疗方法是一项重大挑战，通过使用人工智能和机器学习可以大大改进现有方法。
柳叶刀杂志上介绍了新算法，利用了来自丹麦国家患者注册中心的丹麦患者健康数据，这是一个收集无数患者的无尽数据库， “并且能够为每个患者定义与所接受的护理相关的福利，” 教授解释 索伦·布鲁纳克（SørenBrunak） 哥本哈根大学诺和诺德基金会蛋白质研究中心的教授。
230,000次感谢
为了开发该算法，研究人员使用了超过 230.000 名患者的数据 2004年至2016年期间入住丹麦重症监护室。该研究包括 23 年前患病患者的临床病史。
计算还包括住院前24小时的测量和测试，以提高与所应用的首次护理相关的死亡风险的准确性。
“过度治疗会带来附带风险，需要进行分析，以便在患者生命中如此微妙的时刻很好地校准治疗。” 加教授 安德斯·佩纳（Anders Perner） 来自Rigshospitalet的重症监护和临床医学系。
30天和90天的预测
该算法就像现代的预言机一样，提供三种预测： 患者在医院死亡的风险（以及在多少天内）、 入院后 30 天内死亡的风险、 90 天内死亡的风险。
“我们‘指示’算法记住哪些诊断对患者的生存机会影响最大（扣除年龄后）（年轻患者的平均风险低于老年患者）：通过分析统计数据和所采用的方法，我们不仅能够确定有多少生存机会，还能确定最佳的治疗方法是什么，” 布鲁纳克说。
研究人员希望能够在几年内将该算法用于临床试验。然后完善算法（通过收集更多数据）将使其能够 详细预测，以便了解到达医院的患者还剩下多少小时的生命，以及哪些治疗可以立即挽救他的生命。
来源： 哥本哈根大学
