為提高ICU搶救率 普林斯頓大學開發機器學習系統
加護病房(ICU)為醫院高度集中照料的重病患者所設的病房，在搶救病人時候，醫生常常面臨困境，血液化驗指標可以提供搶救病人的關鍵訊息，但過於頻繁的化驗有加重患者病情的風險，也會增加治療成本。為應對這一挑戰，美國普林斯頓大學研究團隊設計1套機器學習系統，協助臨床醫生有效地監測患者的病情。
據普林斯頓大學研究，研究團隊利用MIMIC III數據庫，其中包含波士頓Beth Israel Deaconess醫療中心58,000名ICU病人的病歷。在這項研究中，團隊選擇6,060名病患，並在ICU中測量常見的生命體徵和相關測試，進而開發降低測試頻率又能改善關鍵治療時機。 【MORE】
