用大数据制服败血性休克_医疗健康

2015

08/10

09:58

煎蛋网医疗健康

马里兰州约翰·霍普金斯医院的David Hagar医生每天要在重症监护病房治疗几十个病人。他有一个病人除了血压偏低几乎完全健康，四小时后，病人死于败血性休克。约翰·霍普金斯大学的一组科学家们和Hagar搭档创建了一套算法能够预测败血性休克，给临床医生们赢得更多时间处理危险状况。

败血性休克是败血症的第三阶段，它很难预测。败血症是由感染引发的严重免疫系统反应，阻塞通向器官的血流而导致衰竭。医生对败血性休克的治疗方案是收缩血管或者给病人补液，以维持正常血压给重要器官恢复供血。

一次发作的预警症状会酝酿数周或数小时不等。

他们的计算机系统筛选了超过16,000名患者的电子健康档案，包括血压、心率和其他生理测量的历史数据。算法结合27种用来诊断败血性休克的最常用测量，生成针对性的实时预警评分，叫做TREW评分。如果一名患者的TREW评分显示其有败血性休克的危险，就会向医生发送警报，在败血症还相对容易抵抗的时机采取行动。

研究者 Tatiana Rypinski 研究发现，相比起竞争者之一的“改进预警评分”，TREW评分能更早确认61%的败血性休克患者。TREW评分不但能更早预测败血性休克，它也更加准确。TREW评分正确发现了85%有败血性休克危险的病人，而改进预警评分在同期确认了73%的败血性休克。

Hager说，美国每年有超过75万人出现严重败血症和败血性休克；其中40%的病情会最终致命。研究的主要计算机工程师Suchi Saria解释道，一个需要克服的困难是使用电子健康数据具有挑战性。部分困难在于医疗信息记录中可能会有系统性偏差。例如，一名被治疗成功的患者在电子健康记录里会表现会低风险，因为败血性休克被阻止了。这些情况影响了算法的表现。当前的计算机化临床决策支持（CDS）模型在利用电子健康记录时不考虑这种更改过的信息。

Saria和她的团队通过修改模式识别软法来解决这个问题，使计算机避免把高风险患者误诊为低风险。这个计算机系统还能为很多不同的病症量身定制，如急性肺损伤，肺炎和神经病变等后期康复疾病。

Saria说：“我们正处在一个非常激动人心的时刻，越来越多的数据作为电子健康记录被收集，现在我们的算法正在达到可以真正帮助临床医生的地步。”

来源：煎蛋网

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