by A.J. 호스트 러

병원에있는 동안 누가 죽을지도 모른다는 것은 심각한 간 질환을 앓고있는 사람들을 돌보는 의사들에게 가장 어려운 도전 중 하나입니다. 

버지니아 커먼 웰스 대학교Cleared Consortium으로 알려진 국제 팀과 협력하는 위장병 전문의는 수요일에 입원 한 간 환자가 사망 할 위험이 가장 높아짐에 대한 더 나은 예측을 제공함으로써 생명을 구할 수있는 AI 모델을 개발했다고보고했습니다. 팀은 저널에서 작업을보고했습니다. 

Jasmohan Bajaj, M.D.와 Richmond Veterans Administration Medical Center는 의사가 인공 지능 모델을 구현하면 의사가 더 빨리 행동하고 가족과의 어려운 대화를 안내하며 간경변 환자를위한 카지노사이트를 목표로 할 수 있다고 말했습니다. Bajaj는 컨소시엄 연구의 해당 저자로, 29,000 명 이상의 미군 재향 군인을 포함하여 전 세계 수천 명의 환자를 포함했습니다. 

“이것은 의사가 가장 긴급 카지노사이트가 필요한 환자에 대해 더 많은 확신을 가질 수 있음을 의미합니다. 이는 가장 시급한 카지노사이트가 필요한 가족과의 호스피스 토론이 필요할 수 있으며, 더 잘 갖추어 진 병원으로의 전송이 필요할 수 있으며 환자가 회복 할 가능성이 높습니다.”라고 Bajaj는 말했습니다. "카지노사이트적으로나 비 카지노사이트적으로 환자의 상태를 더 잘 다루면 환자에게 더 잘 접근 할 수 있습니다." 

간경변은 간이 알코올, 간염 또는 과도한 지방으로 간이 심하게 손상되어 더 이상 제대로 작동하지 않을 때 발생합니다. 환자는 종종 심각한 감염, 신부전 및 간장 병증으로 알려진 혼란을 포함하여 여러 병원 체류 및 위험한 합병증에 직면합니다. 입원 후에는 사망의 위험이 높지만 어떤 환자가 가장 위험에 처해 있는지 예측하는 것은 어렵습니다. 

AI가 의사가 간경변 환자의 입원 환자를 평가하는 데 도움이 될 수 있는지 확인하기 위해 팀은 처음에 전향 적으로 수집 된 컨소시엄으로 전환했습니다간경변이있는 7,000 명 이상의 환자에 대한 자세한 건강 정보. 이 환자들은 미국에서 아시아 및 아프리카에 이르기까지 6 개 대륙의 121 개 병원에서 카지노사이트되었습니다. 연구원들은 환자가 왜 입원했는지, 어떤 합병증이 있었는지, 어떤 카지노사이트를받은 카지노사이트법 및 입원에서 살아 남았는지 기록했습니다. 

고급 기계 학습 도구를 사용하여 팀은 4 가지 모델이 병원에서 어떤 환자가 죽을 지 예측할 수있는 방법을 테스트했습니다. 도구 중 하나는 전통적인 통계 방법이었고 다른 세 가지 새로운 기계 학습 방식이 사용되었습니다.  

팀은 임의의 산림 분석 모델이 가장 잘 작동하고 숨겨진 경고 표시를 선택하여 구형 통계 방법을 능가한다는 것을 발견했습니다. 랜덤 포레스트 모델은 정확도 점수가 0.815로 ​​기존 로지스틱 회귀 방법보다 높았으며, 이는 0.773 점을 기록했습니다. 

팀이 모델을 15 개의 가장 강력한 위험 요소로 단순화하더라도 전세계에서 사용하기에 매우 액세스 할 수있게하더라도 여전히 오래된 방법보다 더 잘 수행되었습니다. 가장 중요한 요소는 간경변 환자가 신부전에 입원했는지, 심각한 뇌 합병증 또는 경험이 풍부한 감염이 있었으며, 이는 병원의 사망 위험을 높입니다. 

환자가 고위험으로 확인되면 Bajaj는 보건 카지노 제공자가 환자의 상태가 악화되는 것을 막기 위해 합병증의 카지노사이트와 관리를 강화할 수 있다고 말했다. 환자가 간 이식의 경계선에 있다면, 나중에 간 이식을 더 빨리 고려할 수 있습니다. 

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“반면에, Bajaj는“환자가 위험이 낮 으면 의사는 회복 및 퇴원 계획에 더 자신감을 느낄 수 있습니다.” 

팀은 VA 병원에서 카지노사이트를받은 간경변을 가진 약 29,000 명의 미군 참전 용사에서 동일한 모델을 테스트했습니다. 나이가 많고 대부분 남성 인 환자들 사이에서도 AI 모델은 표준 스코어링 시스템을 능가하여 의사에게 어떤 환자가 생존할지 아닌지에 대한 명확한 아이디어를 제공합니다. 

컨소시엄 공유미국과 해외에서 간 질환이 진전 된 환자를 돌보는 병원. 연구팀은 사용 편의성을위한 도구를 설계했습니다. 의사는 신뢰할 수있는 위험 추정치를 얻기 위해 가장 중요한 15 가지 환자 세부 정보 만 입력하면됩니다. 

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연구에 참여한 다른 카지노사이트 및 Richmond VA 연구원은 Somaya Albhaisi, M.D.; 브라이언 부시; Nilang Patel, M.D.; Jawaid Shaw, M.D.; 스콧 실비; 및 Leroy Thacker, Ph.D.  

부분 자금은 VA에서 나왔습니다. 다른 자금은 National National Institutes of Health의 전국 번역 과학을위한 국립 센터에서 수상 번호 UM1TR004360.에서 나왔습니다. 

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