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编 | 花弧

导语:杜克大学医院将于11月推一款AI系统,这款系统能帮助发现早期败血症。

智东西10月22日消息,杜克大学医院(Duke University Hospital)推出识别败血症(Sepsis)的AI系统,这款系统基于生命体征、实验室测试结果、病史等多种变量发现早期病例,能辅助人类医生更实时、精确、全面地发现早期败血症病人。

败血症是死亡率高达50%的严重疾病,用AI来降低其死亡率是多家医院的共同追求。其他几所医院此前也推出过类似AI系统,宾夕法尼亚大学医院的系统因应用效果不佳而下线该系统,但约翰·霍普金斯医院表示该系统大大提高了败血症的护理及治疗效果。

杜克大学医院的这款AI系统将于十一月正式推出,应用效果目前不知,如果确有成效,那它将是败血症早期患者的福音。

一、杜克大学推识别败血症的AI系统

败血症指的是由感染引起全身性发炎的严重疾病,在美国死亡率几乎达到50%。在医院里,为了第一时间发现败血症的症状,医生和护士必须对病人的生命体征和血液测试保持警惕的观察,因为病例可以迅速发展为严重的败血症,然后病人进入败血性休克。

但即使是最警惕的人也会感到疲惫、犯错误、错过微妙的疾病信号,为了解决这个问题,杜克大学医院计划于十一月正式推出Sepsis Watch系统。这是一个基于AI的系统,用于识别初期败血症病例,并发出警报。

医院将首先在急诊部进行部署,然后将其扩展到总医院的住院部和重症监护室。杜克大学健康创新研究所(Duke Institute for Health Innovation)所长苏雷什•巴鲁(Suresh Balu)表示:“最重要的是在病人被送到重症监护病房之前尽早发现病例。”

二、败血症AI识别系统的工作原理

基于生命体征、实验室测试结果、病史等多种变量,Sepsis Watch通过深度学习来识别病例;其训练数据由5万个病人的记录组成,这些记录一共包括3200万个数据点。在手术过程中,它平均每5分钟提取一次病人的医疗记录以评估他们的情况,提供人类医生所无法提供的密集的实时分析。

一旦判定病人具备败血症的早期症状,系统就会将预警信息传达给快速反应系统的护士。

杜克大学医院的医生和数据科学家马克·森达克说:“人工智能不可能完成所有的事情”。AI系统上传预警信息之后,是解除警报还是将病人放在观察名单上,还是和医生谈谈如何开始治疗,这些都是要快速反应团队的护士来做的。

该系统还能指导医护人员按照全球倡议活动Surviving Sepsis Campaign所建议的治疗步骤进行操作,包括在最初的三个小时应该进行哪些血检项目和药物治疗。

三、类似系统的业内反馈好坏参半

虽然该系统在设计之初就考虑了用户界面以及警报该如何与现有工作流程相匹配,但临床医生还是担心这个系统可能会他们的日常工作造成干扰:森达克说,杜克大学医院于2015年试推的败血症预警系统有时候一天里针对一个病人就会发出100次警报。

杜克大学医院也不是首个利用AI来进行败血症检测的医院。宾夕法尼亚大学医学副教授Craig Umscheid说,宾夕法尼亚大学附属医院也曾应用过针对早期败血症的预警系统,这个系统于2016年年初上线又于2017年永久下线。Umscheid说该系统丝毫没有帮助提升护理及治疗效果——部分原因是因为它所检测出的潜在患者其实早已被医护人员注意到了。“检测出未知病例的可能性远比你想象的低,”Umscheid 说。

巴尔的摩的约翰·霍普金斯医院也有一个类似系统,且表现很好,约翰·霍普金斯大学计算机科学助理教授Suchi Saria说。Saria 的团队于2017年底发布了该人工智能系统,这项系统非常成功,以至于他们正准备将其扩展到其他四家医院。

“我们看到医疗保健方面的重大变化,”她表示,“患者突然恶化的病例也越来越少。”该医院为不同的病人量身定制败血症检测——它根据不同的标准评估免疫系统受损的病人——还为医院各个单位优化了工作流程。

结语:等待一款火眼金睛的败血症识别AI系统

“败血症在美国的死亡率高达50%,”森达克说,“许多地区都深受其扰并力求突破。”

杜克大学医院的这款AI系统成效几何暂时未知,但如果该AI系统确有成效,其他医院也会争相采用。

原文来自:spectrum.ieee.