Gesundheit AllgemeinMedizinische ForschungMedizinische WissenschaftNewsTechnologie

Neuartiger KI-Algorithmus prognostiziert das Sterblichkeitsrisiko für Patienten, die eine schwere Verletzung erleiden

Wissenschaftler der Abteilung für Traumatologie und akute kritische Medizin an der Osaka University Graduate School of Medicine haben einen KI-Algorithmus entwickelt, um das Sterblichkeitsrisiko für Patienten mit schweren Verletzungen vorherzusagen. Mithilfe der Japan Trauma Data Bank für die Jahre 2013 bis 2017 konnten sie Aufzeichnungen von über 70.000 Patienten erhalten, die ein Trauma mit stumpfer Gewalt erlitten hatten, was es den Forschern ermöglichte, kritische Faktoren zu identifizieren, die Behandlungsstrategien genauer steuern könnten.
Unfallärzte in Notaufnahmen müssen schnell und oft mit sehr begrenzten Informationen über Leben und Tod entscheiden. Ein Teil der Herausforderung besteht darin, dass die Faktoren, die auf die Wahrscheinlichkeit unerwünschter klinischer Ergebnisse hindeuten, nicht vollständig verstanden werden, und manchmal richten die körpereigenen Entzündungs- und Blutgerinnungsveränderungen als Reaktion auf schwere Verletzungen mehr Schaden als Nutzen an. Ein strengerer und umfassenderer Ansatz für die Traumaversorgung ist eindeutig erforderlich.
Jetzt hat ein Forscherteam der Graduate School of Medicine der Universität Osaka eine Datenbank aller in Japan aufgezeichneten Traumafälle mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert. Dazu gehörten Patienteninformationen wie Alter und Art der Verletzung. Darüber hinaus wurden Massenspektrometrie und Proteomanalysen an Serum von Traumapatienten im Krankenhaus in Osaka durchgeführt. Dies lieferte spezifischere Informationen zu Blutmarkern, die auf eine Zunahme oder Abnahme bestimmter Proteine ​​hinweisen könnten.

Unsere Studie hat wichtige klinische Implikationen. Es kann helfen, die Patienten mit dem höchsten Risiko zu identifizieren, die am meisten von einer frühen Intervention profitieren könnten.“

Jotaro Tachino, Erstautor der Studie, Graduate School of Medicine, Osaka University

Das Team verwendete eine hierarchische Clusteranalyse der Daten und stellte fest, dass 11 Variablen am stärksten mit einer erhöhten Sterblichkeitsrate korrelierten, darunter Art und Schwere der Verletzung. Darüber hinaus sahen sie, dass Patienten mit dem höchsten Risiko häufig eine übermäßige Entzündung oder sogar eine akute Entzündungsreaktion aufwiesen. Sie fanden auch Proteinmarker, die eine herunterregulierte Gerinnung signalisierten, die stark mit negativen Ergebnissen verbunden war.
„Die Methode, die wir für dieses Projekt verwendet haben, lässt sich auch auf die Entwicklung neuer Behandlungsstrategien und Therapeutika für andere Erkrankungen ausdehnen, für die große Datensätze verfügbar sind“, sagt Seniorautor Hiroshi Ogura. Diese Arbeit kann die Zuweisung knapper ER-Gesundheitsressourcen erheblich optimieren, um mehr Menschen zu retten. Das Team hofft auch, dass diese Forschung dazu beitragen kann, Wege aufzuzeigen, wie Entzündungswege beruhigt werden können, die nach traumatischen Verletzungen außer Kontrolle geraten können.

Quelle:

Osaka-Universität

Referenz:

Tachino, J., et al. (2022) Entwicklung klinischer Phänotypen und biologischer Profile durch proteomische Analyse von Traumapatienten. Intensivpflege. doi.org/10.1186/s13054-022-04103-z.

.

Daniel Wom

Daniel Wom ist ein renommierter Webentwickler und SEO-Experte, der in der digitalen Welt eine beeindruckende Karriere aufgebaut hat. Als Betreiber mehrerer Blogs und Online-Magazine erreicht er jeden Monat mehr als 1 Million begeisterte Leser. Sein unermüdlicher Einsatz für Qualität im Web und seine Fähigkeit, die neuesten Trends und Entwicklungen im Webdesign und in der digitalen Kommunikation vorherzusehen und sich daran anzupassen, haben ihn zu einer angesehenen Persönlichkeit in der Branche gemacht.

Ähnliche Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert