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新算法可以预测急性肾损伤的可能性

在最近的一项研究中,一种新算法的性能优于标准方法,该方法可以预测哪些住院患者会发展为急性肾损伤。

该研究结果将在10月19日至10月25日重新想象的2020年ASN肾脏周期间在线呈现。

华盛顿特区(2020年10月23日)-一种基于人工智能的新工具可以帮助临床医生预测哪些住院患者面临发展为急性肾损伤(AKI)的高风险。该研究将在10月19日至10月25日重新构想的2020年ASN肾脏周期间在线发表。

AKI在住院患者中很常见,并且对发病率和死亡率具有重大影响。不幸的是,很难预测哪些患者最有可能发生AKI并从预防性治疗中受益。

为了解决这个问题,Dascena,Inc.的研究人员开发并评估了基于机器学习(一种人工智能)的预测算法。该算法分析了7,122例患者,并与标准的器官功能衰竭评估(SOFA)评分系统进行了比较。

Dascena算法优于SOFA,证明了在发病前72小时预测急性肾损伤方面的出色表现。

达斯塞纳(Dascena)总裁兼首席执行官理坦卡·达斯(Ricankar Das)表示:“通过及早发现,医生可以积极地治疗患者,可能会导致更好的结果并限制AKI症状的严重性。”“本演讲重点介绍了我们的算法能够提供比传统系统更早的检测能力,这可能会在未来的医院环境中深刻影响AKI管理。”

Dascena的AKI算法已获得美国食品和药物管理局的突破性设备称号。这是针对AKI的早期检测而开发的机器学习算法的第一个突破性设备名称。

研究:“用于ICU急性肾损伤预测的卷积神经网络模型的开发和验证”

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