Ankstyvas labiausiai pažeidžiamų pacientų išskyrimas gali pagerinti gydymo rezultatus, tačiau klinikinėje praktikoje tai yra didelis iššūkis. Tyrime, kuriame dalyvavo beveik 16 000 pacientų iš dviejų gydymo įstaigų, buvo įvertinta galimybė identifikuoti hospitalizuotus pacientus, kuriems gresia didelė mirties rizika, atliekant dirbtiniu intelektu (DI) paremtą elektrokardiogramos (EKG) analizę, skelbia „New Scientist“.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Dirbtinio intelekto sistema įrodė galinti išgelbėti gyvybes, įspėdama gydytojus, kad šie pirmiausia imtųsi tų pacientų, kurių širdies tyrimų rezultatai rodo didelę mirties riziką. Dviejose ligoninėse atlikto atsitiktinės atrankos klinikinio tyrimo metu DI 31 proc. sumažino bendrą didelės rizikos pacientų mirčių skaičių.
„Tai iš tikrųjų gana neįprasta, – sako tyrime nedalyvavęs Erikas Topolas iš Scrippso tyrimų instituto Kalifornijoje. – Labai retai pasitaiko, kad koks nors vaistas sumažintų mirtingumą 31 proc., o dar rečiau – ne vaistas, nes tai juk tik žmonių stebėsena, pasitelkiant DI.“
Chinas Linas iš Taivano nacionalinio gynybos medicinos centro ir jo kolegos pirmiausia apmokė DI, naudodami daugiau kaip 450 000 elektrokardiogramos (EKG) tyrimų, kuriais matuojamas širdies elektrinis aktyvumas, ir pateikdami tirtųjų EKG išgyvenimo duomenis. DI išmoko nustatyti kiekvieno paciento mirties riziką atspindintį procentinį balą, o pasiekusieji bent 95 proc., buvo laikomi didelės rizikos pacientais.
Po to tyrėjai išbandė DI įspėjimo sistemą, pasiūlę ją 39 gydytojams dviejose skirtingose ligoninėse. Kai slaugytojos į kompiuterio serverį įkeldavo kiekvieno naujo paciento EKG tyrimus, dirbtinio intelekto sistema analizuodavo rezultatus, o nustačiusi, kad pacientas yra didelės rizikos, skubiai įspėdavo gydytojus.
DI perspėjimo sistema jau naudojama 14 Taivano karinių ligoninių.
