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华盛顿大学的研究人员开发了一种新的机器学习系统

归档日期:06-26       文本归类:华盛顿      文章编辑:爱尚语录

  在手术过程中,麻醉师会对患者进行监控和管理,以确保患者安全,呼吸良好。但这些医生并不总能预测何时会出现并发症。

  现在,华盛顿大学的研究人员开发了一种新的机器学习系统,称为Prescience,它使用患者图表和标准手术室传感器的输入来预测患者发生低氧血症的可能性 - 血氧水平略低于正常。低氧血症可导致严重后果,如感染和心脏行为异常。

  Prescience还提供了预测背后的现实解释。有了这些信息,麻醉师可以更好地了解为什么患者有低氧血症的风险并在发生之前预防。该团队将于10月10日在Nature Biomedical Engineering上发表其研究结果,估计Prescience可以提高麻醉师每年预测和预防240万例低氧血症病例的能力。

  “现代机器学习方法通​​常只是吐出预测结果。他们没有向你解释患者的特征是什么促成了这种预测,”UW Paul G. Allen计算机科学学院副教授Su-In Lee说。 &工程和论文的高级作者。“我们的新方法打开了这个黑盒子,实际上使我们能够理解为什么两个不同的患者可能会出现低氧血症。这就是力量。”

  艾伦学校的博士生Lee和Scott Lundberg通过与UW Medicine的合作者会面,了解他们在手术室中需要什么来启动该项目。

  “麻醉医师说的其中一件事是:我们对预测并不满意。我们想知道为什么,”李说。“这让我们思考。”

  Lee和Lundberg开始创建一个机器学习系统,可以进行预测并解释它们。首先,他们从西雅图华盛顿大学和Harborview医疗中心获得了50,000个真实手术的数据集。这些数据包括患者摄入信息,如年龄和体重,以及整个手术中的实时,每分钟信息 - 心率,血氧水平等。科学家利用所有这些数据来教导Prescience做出预测。

  该团队希望Prescience解决两种不同的问题。Prescience需要查看术前信息并预测任何给定的患者在麻醉期间是否会出现低氧血症。通过查看实时信息,Prescience还必须在整个手术过程中的任何时候预测低氧血症。最后,Lee和Lundberg开发了一种新的方法来训练Prescience,以便在其预测背后产生可理解的解释。

  对于术前数据,Prescience发现体重指数是一个重要特征,有助于预测患者在手术过程中会出现低氧血症。但在手术过程中,血氧水平本身对预测贡献最大。

  Lee和Lundberg创建了一个网络界面,通过手术前的麻醉师和数据集中不用于训练Prescience的手术的实时病例。对于实时测试,研究人员特别选择了难以预测的病例,例如当患者的血氧水平稳定10分钟然后下降时。

  “我们想知道这是否会为麻醉师提供信息,”该报的第一作者伦德伯格说。“因此,对于他们的一些案例,他们从Prescience获得了一些额外的信息。”

  Prescience提高了医生在手术前正确预测患者低氧血症风险的能力提高了16%,并在手术期间实时提高了12%。总的来说,在Prescience的帮助下,麻醉师能够在手术前和手术过程中正确区分这两种情况。

  “这项研究将使我们能够更好地预测并发症并将治疗目标定位于每位患者,”共同作者,美国威斯康星大学医学院麻醉学和止痛药教授,Harborview损伤预防与研究中心主任Monica Vavilala博士说。 。“如果我们知道导致问题的一个方面,那么我们可以首先更快地接近它。这可能真的改变了我们练习的方式,所以这是一个非常重要的事情。”

  Prescience尚未准备好进入手术室。Lee和Lundberg计划继续与麻醉师合作改善Prescience,并为其提供直观和有用的界面。此外,该团队希望Prescience的后期版本能够预测其他有害疾病,如低血压,并推荐治疗计划。

  无论Prescience的未来如何,有一点是明确的:这项技术旨在帮助麻醉医师更好地照顾患者,Lundberg说。

  “Prescience不会对待任何人,”他说。“相反,它会告诉你为什么会这样,这样医生就可以做出更好的治疗决定。”

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