為提高ICU搶救率 普林斯頓大學開發機器學習系統

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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】