작성: A.J. 호스테틀러 

병원에 있는 동안 누가 사망할지 예측하는 것은 심각한 간 질환이 있는 사람들을 돌보는 의사에게 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 

버지니아 커먼웰스 대학교위장병 전문의는 CLEARED 컨소시엄으로 알려진 국제 팀과 협력하여 입원한 간 환자 중 사망 위험이 가장 높은 사람을 더 잘 예측하여 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있는 AI 모델을 개발했다고 수요일 발표했습니다. 팀은 해당 작업을 저널에 보고했습니다.. 

Jasmohan Bajaj, M.D., 그는 또한 다음과 같습니다.및 리치먼드 재향 군인 관리 카지노 센터(Richmond Veterans Administration Medical Center)는 의사가 인공 지능 모델을 구현하면 의사가 더 빨리 조치를 취하고 가족과 어려운 대화를 안내하며 간경변 환자 카지노사이트를 목표로 삼을 수 있다고 말했습니다. Bajaj는 29,000명 이상의 미군 참전용사를 포함하여 전 세계적으로 수천 명의 환자가 참여한 컨소시엄 연구의 교신저자입니다. 

"이것은 의사가 어떤 환자에게 가장 긴급한 카지노사이트가 필요한지, 어떤 환자에게 가족과의 호스피스 논의가 필요한지, 누가 더 나은 시설을 갖춘 병원으로 이송되어야 하는지, 어떤 환자가 회복될 가능성이 있는지에 대해 더 많은 확신을 가질 수 있음을 의미합니다."라고 Bajaj는 말했습니다. "카지노사이트적, 비카지노사이트적 측면에서 환자의 상태를 더 잘 관리하면 환자에게 더 잘 접근할 수 있습니다." 

간경변은 알코올, 간염 또는 과도한 지방으로 인해 간이 심하게 손상되어 더 이상 제대로 기능할 수 없을 때 발생합니다. 환자들은 종종 여러 번의 입원과 심각한 감염, 신부전, 간성뇌병증으로 알려진 혼돈 등의 위험한 합병증에 직면합니다. 일단 입원하면 사망 위험이 높지만 어떤 환자가 가장 위험할지 예측하기는 어렵다. 

의사가 입원한 간경변증 환자를 평가하는 데 AI가 도움이 될 수 있는지 확인하기 위해 팀은 처음에 전향적으로 수집된 컨소시엄으로 전환했습니다.7,000명이 넘는 간경변증 환자에 대한 자세한 건강 정보입니다. 이들 환자들은 미국부터 아시아, 아프리카까지 6개 대륙에 걸쳐 121개 병원에서 카지노사이트를 받았습니다. 연구자들은 환자들이 입원한 이유, 어떤 합병증이 있었는지, 어떤 카지노사이트를 받았는지, 입원 후 생존 여부를 기록했습니다. 

팀은 고급 기계 학습 도구를 사용하여 4가지 모델이 병원에서 어떤 환자가 사망할지 예측할 수 있는지 테스트했습니다. 도구 중 하나는 전통적인 통계 방법이었고 나머지 세 개는 최신 기계 학습 접근 방식을 사용했습니다.  

팀은 Random Forest 분석 모델이 가장 잘 작동하고 숨겨진 경고 신호를 포착하여 기존 통계 방법보다 뛰어난 성능을 발휘한다는 사실을 발견했습니다. Random Forest 모델은 정확도 점수가 0.815로 ​​전통적인 로지스틱 회귀 방법의 정확도 0.773보다 높았습니다. 

팀이 모델을 가장 강력한 15가지 위험 요인으로 단순화하여 전 세계에서 사용하기 쉽게 만들었음에도 불구하고 이전 방법보다 성능이 더 좋았습니다. 가장 중요한 요인은 간경변증 환자가 신부전으로 입원했는지, 심각한 뇌 합병증이 있었는지, 병원에서 사망할 위험이 높은 감염을 경험했는지 여부였습니다. 

환자가 고위험군으로 확인되면 카지노 서비스 제공자는 환자의 상태가 악화되는 것을 방지하기 위해 합병증에 대한 카지노사이트 및 관리를 강화할 수 있다고 Bajaj는 말했습니다. 환자가 간 이식의 경계선에 있는 경우, 조만간 간 이식을 고려할 수 있습니다. 

"고위험 환자는 더 나은 카지노사이트를 위해 다른 병원으로 이송될 수 있습니다"라고 Bajaj는 말했습니다. "그리고 마지막으로, 환자가 쇠퇴 및 완화 카지노사이트를 향한 길에 있을 가능성이 있는 경우, 환자가 여전히 깨어 있고 정신이 있고 의사 결정에 참여할 수 있을 때 그러한 결정을 더 일찍 내릴 수 있다는 것입니다. 

"반면에" Bajaj는 계속해서 "환자의 위험도가 낮은 경우 의사는 회복 및 퇴원 계획에 집중하는 데 더 자신감을 가질 수 있습니다."라고 말했습니다. 

그런 다음 팀은 VA 병원에서 카지노사이트를 받은 간경변증을 앓고 있는 약 29,000명의 미군 퇴역 군인을 대상으로 동일한 모델을 테스트했습니다. 나이가 많고 대부분 남성인 환자들 사이에서도 AI 모델은 표준 채점 시스템을 능가하여 의사에게 어떤 환자가 생존할 가능성이 있는지에 대한 명확한 아이디어를 제공했습니다. 

컨소시엄이 공유 중입니다미국 및 해외의 진행성 간 질환 환자를 카지노사이트하는 병원과 함께합니다. 연구팀은 사용하기 쉽도록 도구를 설계했습니다. 의사는 신뢰할 수 있는 위험 추정치를 얻으려면 가장 중요한 15명의 환자 세부 정보만 입력하면 됩니다. 

"더 나은 예측은 더 나은 계획을 의미합니다"라고 Bajaj는 말했습니다. "가장 위험에 처한 사람이 누구인지 알면 카지노사이트 대상을 정하고 가족과 조기에 대화하며 가장 중요한 곳에 자원을 집중할 수 있습니다." 

연구에 참여한 다른 카지노사이트 및 리치몬드 VA 연구원으로는 Somaya Albhaisi, M.D.; 브라이언 부시; 닐랑 파텔, MD; 자와이드 쇼(Jawaid Shaw), M.D.; 스콧 실비; 및 Leroy Thacker 박사.  

일부 자금은 VA에서 나왔습니다. 다른 자금은 국립보건원(National Institutes of Health)의 국립중개과학발전센터(National Centre for Advancing Translational Sciences of the National Institutes of Health)에서 지원 번호 UM1TR004360으로 지원되었습니다. 

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