Gesundheit

Schneller als COVID: EIN computer-Modell zur Vorhersage der Krankheit ‚ s next move

Ein Computer-Modell jetzt in die Entwicklung geben könnte, Michigan Krankenhaus und die medizinische Versorgung Anbieter, ein Bein auf COVID-19 durch die Vorhersage, welche Patienten wahrscheinlich sind, schnell verderben und nach Aufnahme. Einmal implementiert, das Modell könnte helfen, das Krankenhaus rechnen sich schnell ändernden Bedürfnisse der Patienten, während die Leistungserbringer sicher.

Heißt M-KUREN und entwickelt von einem team von informatik, industrial operations und engineering sowie health care Forscher an der University of Michigan, College of Engineering, Präzision, Gesundheit und Michigan Medizin, verwendet das Modell ein machine-learning-Algorithmus crunch mehr als 200 gesundheitliche und demografische Variablen der einzelnen COVID-19 Patienten. Die Forscher haben herausgefunden, dass einige der wichtigsten prädiktiven Variablen sind das Alter, die zugrunde liegenden gesundheitlichen Bedingungen und aktuellen Medikationen. Das Modell gibt einen numerischen score, Aktualisierung alle vier Stunden, sagt Voraus, dass der patient die Wahrscheinlichkeit, dass ICU-level-Betreuung. Vorläufige Validierung des M-KUREN hat sich gezeigt, um wirksam zu sein in der Vorhersage der progression der Erkrankung.

„M-KUREN helfen könnte, das Krankenhaus zu bekommen, bessere Antworten auf Fragen wie, wer wahrscheinlich müssen ICU-Sorgfalt und wie viele Intensivbetten wird es brauchen, innerhalb einer bestimmten Frist,“ sagte Jenna Wiens, associate professor of computer science an engineering-und co-Direktor der Präzision der Gesundheit an U-M. „, könnte Es auch helfen, die Familien von schwer Kranken COVID Patienten, indem Sie Ihnen mehr Zeit für die Evaluierung von Therapie-Optionen.“

Michael Sjoding, assistant professor an der Michigan Medizin der zusammen mit Wiens auf M-KUREN, sagt M-KUREN könnte auch ein wichtiger Weg, um zu verwalten die Komplexität der Behandlung eine hoch ansteckende Krankheit. Das anziehen der Schutzausrüstung und der sorgfältigen überwachung der Anzahl der Leistungserbringer in einem Raum, nimmt die wertvolle Zeit im Notfall, und er sagt M-KUREN helfen könnte Leistungserbringer besser zu antizipieren die Bedürfnisse der Patienten und verhindern, dass Notfälle, bevor Sie beginnen.

„Versorgung von COVID Patienten während Gesundheitsdienstleister sicher bedeutet, dass alles, dauert nur ein wenig länger. Also alles, was uns helfen kann, planen die weitere Zukunft sehr wertvoll“ Sjoding sagte. „In einem nicht-COVID Krise, gibt es oft 10 bis 15 Leute außerhalb der Patientenzimmer und fünf bis 10 Leute im Raum, alle bereit und helfen, wenn ein patient verschlechtert. Das ist nicht möglich, mit COVID Patienten, so ist es wichtig, nicht unvorbereitet sein, und ich denke, dass M-KUREN helfen könnte.“

Arbeiten mit einem großen interdisziplinären team von Wissenschaftlern, darunter zehn Doktoranden in Wiens‘ lab, das team entwickelte das Modell in einer Angelegenheit von Wochen—einer radikal beschleunigten Zeitrahmen für Modelle dieser Art, die in der Regel Monate oder Jahre dauern, zu entwickeln und zu validieren. Das team verwendet ein Daten-Verarbeitung-tool namens FIDDLE, die zuvor entwickelt von CSE-student Shengpu Tang in Zusammenarbeit mit anderen Forschern in Michigan Medizin und informatik und der Ingenieurwissenschaften.

„Jeder Forscher, der wünscht, dass die Zeit und die Zeit war nicht etwas, was wir hatten,“ sagte Wiens. „Aber wir verstanden den ernst der situation und arbeitete so hart wie wir konnten, um zu liefern, etwas, das wir fühlten uns zuversichtlich.“

Das Forschungs-team nun vervollständigt Validierung des Modells und die Ermittlung der besten Möglichkeit für die Integration des Modells in den Klinikbetrieb. Sie arbeiten auch, um Unkraut out-Variablen zu verbessern rechnerische Effizienz und die verallgemeinerbarkeit des Modells. Sie schätzen, dass das system kann eingerichtet sein und ausgeführt in Michigan Medizin innerhalb von ein bis zwei Monaten.