摩斯密码怎么敲视频教学(摩斯密码怎么敲视频) 魔兽世界雷霆小径之战任务怎么开始(魔兽世界雷霆小径之战任务怎么开始视频) 怎么在电脑上查看手机版网页 wap(怎么用手机查看电脑版网页) 生的五笔怎么打(盛的五笔怎么打) 手工制作圣诞帽教案(手工制作圣诞帽教案大班) 阿里巴巴服装加工订单(找服装加工订单) 大闸蟹的正确做法图解(大闸蟹的正确做法图解大全) 抗诉的意思(抗诉是什么意思) 如何选购婴儿内衣?婴儿内衣哪种好啊(买什么儿童的内衣比较好) 烤鱼片的做法(空气炸锅烤鱼片的做法) frp是什么材料图片(frp是什么材料) 伦敦奥运会官方游戏london2012 110米栏攻略(伦敦110米栏奥运视频) 别来玩狼牙新系统境界提升玩法介绍(狼牙该如何使用) 关于逆境中成长的名言(逆境有利于成长名言) 爬楼梯有什么好处?(爬楼梯有什么好处吗) 八字不合怎么办(名字和八字不合怎么办) 宁滥勿缺下一句(宁滥勿缺) dnf补丁wegame怎么找(wegame中dnf补丁在哪?) 什么手机游戏可以赚人民币(什么手机游戏可以赚人民币 手游 手机) PDF文件怎么拆分成多个文件(怎么合并多个pdf) 乘法是什么符号的意思(乘法是什么符号) IP电话如何使用(ip话机怎么使用) 海底世界资料大全(关于海底世界的资料) 怎样自己动手包书皮(怎么自己包书皮) 如何设置浏览器的无痕浏览(如何设置浏览器的无痕浏览功能) 春风图片大全(春风图) 摩尔庄园怎么加好友?(摩尔庄园怎么加好友安卓和苹果) 【孤岛惊魂5新曙光】攻略之如何钓鱼(孤岛惊魂新曙光钓鱼需要鱼饵吗) 欧阳询观古碑文言文翻译过程(欧阳询观古碑文言文翻译) 和平精英电音盛典怎么击破气球(和平精英打爆气球) 杭州学厨师怎么样?工资怎么样?(杭州学厨师怎么样?工资怎么样啊) 凹凸的笔画顺序(凹的笔画顺序) 港行的iPhone5 A1429开启联通LTE教程(港版a1530支持联通4g吗) dnf疲劳药怎么购买(dnf哪里可以兑换疲劳药) 32位能用什么剪辑软件(适合32位系统的视频剪辑软件) 如何使用支付宝里有的功能去超市能让你更省钱?(支付宝如何在超市使用) 如何使用淘宝点外卖服务 (如何使用淘宝点外卖服务中心) 酚类化合物有哪些性质(酚类化合物有哪些呀) 苹果id充值怎么充(苹果id充值不成功怎么办) 淘宝怎么付钱(淘宝支付) 抛光砖和抛釉砖的区别哪个好(抛光砖和抛釉砖的优缺点) 大理剑川沙溪旅游攻略(大理古城到剑川沙溪古镇坐什么车) 古籍数字化步骤详解(古籍数字化定义) 极地女神和女皇哪个好(极地女神) 淘宝代练店怎么开(淘宝代练店怎么开店) DNF(地下城与勇士) 真野猪 怎么打经验分享(DNF真野猪怎么打) 不自由毋宁死三个角度谈谈(不自由毋宁死出处) 网络线上培训系统如何进行课程管理?(网络线上培训系统如何进行课程管理教学) 用C语言编写 打渔晒网问题(用c语言编写三天打鱼,两天晒网) 契丹人是中国人吗(女真人是什么民族)
您的位置:首页 >国外科研 >

提高人工智能可以更准确地预测急性肾损伤

导读 许多烧伤患者患有急性肾损伤,但急性肾损伤的早期识别仍然具有挑战性。现在,加州大学戴维斯分校卫生局开发的人工智能 机器学习(AI ML)模型

许多烧伤患者患有急性肾损伤,但急性肾损伤的早期识别仍然具有挑战性。现在,加州大学戴维斯分校卫生局开发的人工智能/机器学习(AI/ML)模型已经在一项新的研究中得到报道,它可以比以前更快、更准确地预测急性肾损伤。

加州大学戴维斯医学中心消防员烧伤研究所教授、区域烧伤中心主任蒂娜帕尔米里说:“利用人工智能预测烧伤患者AKI的能力是烧伤中心的一个潜在突破。“如果能告诉患者可能有肾损伤,我们就可以采取措施预防。”

什么是急性肾损伤?

急性肾损伤(AKI)是突然发生的肾功能衰竭或损伤,导致血液中废物堆积,体内液体失衡。AKI通常发生在严重烧伤的第一周,因为复苏不充分,尤其是在关键的前24小时。在约30%的病例中,AKI是严重烧伤后常见的并发症,死亡率高达80%。

急性肾损伤的诊断

医生通常依靠传统的生物标志物,如血清/血浆肌酐和尿量。然而,尿量和肌酐测量被认为是AKI的不良生物标志物。

病理与检验医学系临床副教授Nam Tran说:“加州大学戴维斯分校率先确定了一种新的生物标志物(称为中性粒细胞明胶酶相关脂质载体蛋白(NGAL))在严重烧伤患者AKI早期预测中的作用。加州大学戴维斯分校。

尽管具有很强的预测能力,但NGAL尚未引入美国,其解释需要更有经验的临床医生和实验室专家。这一挑战促进了人工智能机器学习模型的发展,使得解释NGAL测试结果变得更加容易。

机器学习增强了对急性肾损伤的识别。

有时,AI/ML世界中的假设是,在构建ML模型时,更复杂的算法(如深度神经网络)优于更传统的算法。这种假设并不总是如此。

“我们通过我们的k近邻方法建立了一个强大的ML模型,可以在更短的时间内准确预测患者群体中的AKI,”加州大学戴维斯分校卫生系病理学和实验室医学教授Hooman拉什迪说。"根据入院数据,该模型可将诊断时间缩短两天."

对50例成年NGAL烧伤患者,在入院后24小时内测量尿量、肌酐和NT-proBNP,用临床实验室数据对模型进行训练和检验。数据集中一半的患者在入院后第一周内出现了AKI。包含NGAL、肌酐、尿量和NT-proBNP的模型在鉴别AKI方面达到90-100%的准确性。仅含NT-proBNP和肌酐的模型准确率为80-90%。

从入院到传统生物标志物诊断的平均时间为42.7小时。使用ML算法的平均时间只有18.8小时。ML打败传统方法将近一整天——这是预防和治疗AKI的关键时刻。

“对于我们的研究,AI/ML显示了使用一些常规实验室结果预测烧伤相关AKI的潜在临床效用,”Tran补充道。

新模式的应用和意义

该模型在这一领域有应用,包括伤亡。由于部队可能被派往缺乏肾损伤管理设施的医院,人工智能/最大似然方法可以更快地识别急性肾损伤患者,从而可以更快地转移到先进的医疗设施。这优化了战场上有限的资源,加快了将患者运送到需要去的地方。同样的过程也适用于民间世界。

拉什迪补充说:“我们设想,这种机器学习平台可以融入AKI以外的各种环境,最终可以增强临床医学领域患者护理的各个方面。

标签:

免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!