新颖的人工智能算法可预测重伤患者的死亡风险

新颖的人工智能算法可预测重伤患者的死亡风险

大阪大学医学研究生院创伤学和急性重症医学系的科学家开发了一种人工智能算法，可以预测重伤患者的死亡风险。 利用 2013 年至 2017 年的日本创伤数据库，他们获得了超过 70,000 名遭受钝力创伤的患者的记录，使研究人员能够确定可以更准确地指导治疗策略的关键因素。
急诊室的事故医生必须在信息非常有限的情况下快速做出生死决定。 部分挑战在于，预测不良临床结果可能性的因素尚未完全了解，有时，身体自身因严重损伤而发生的炎症和凝血变化会造成弊大于利。 显然需要一种更严格、更全面的创伤护理方法。
现在，大阪大学医学研究生院的一组研究人员使用机器学习算法分析了日本记录的所有创伤病例的数据库。 这包括患者信息，例如年龄和受伤类型。 此外，还对大阪医院创伤患者的血清进行了质谱分析和蛋白质组分析。 这提供了有关血液标记物的更具体信息，可以表明某些蛋白质的增加或减少。

我们的研究具有重要的临床意义。 它可以帮助识别风险最高的患者，他们可以从早期干预中获益最多。”

Jotaro Tachino，该研究的主要作者，大阪大学医学研究生院

研究小组对数据进行了层次聚类分析，发现 11 个变量与死亡率增加的相关性最强，其中包括损伤的类型和严重程度。 此外，他们发现风险最高的患者往往有过度炎症甚至急性炎症反应。 他们还发现了表明凝血下调的蛋白质标记物，这与负面结果密切相关。
“我们在这个项目中使用的方法也可以扩展到为其他有大量数据集的疾病开发新的治疗策略和疗法，”资深作者 Hiroshi Ogura 说。 这项工作可以显着优化稀缺的急诊医疗资源的分配，以拯救更多的人。 研究小组还希望这项研究能够帮助揭示平息外伤后可能失控的炎症途径的方法。

来源：

大阪大学

参考：

塔奇诺，J.，等人。 (2022) 通过创伤患者的蛋白质组分析开发临床表型和生物学特征。 重症监护。 doi.org/10.1186/s13054-022-04103-z 。

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