基于人工智能的新算法可以帮助医生治疗严重创伤性脑损伤患者

创伤性脑损伤（TB I）是一个重要的全球死亡率和发病率的原因，发病率越来越高，特别是在中低收入国家。最严重的TBI是在重症监护病房（I CU）治疗，但尽管有适当和高质量的护理，大约三分之一的病人死亡。

患有严重TBI的患者是无意识的，这使得在重症监护期间准确监测患者的病情具有挑战性。在ICU中，许多几十个变量被持续监测（例如。颅内压、平均动脉压和脑灌注压），间接提供有关病人病情的信息。

然而，只有一个变量，如颅内压，每天可能会产生数十万个数据点。因此，人脑不可能从所有监测数据中理解由此产生的数百万个每日收集的数据点。这就是为什么赫尔辛基大学医院（HUS）的研究人员开始开发一种基于人工智能（AI）的算法，可以帮助医生治疗患有严重TBI的患者。在最好的情况下，这样的算法可以预测单个病人的结果，并给出客观的数据，关于病人的病情和预后，以及它在治疗过程中的变化。

像这样的动态预后模型以前还没有出现过。虽然这是一个概念的证明，我们仍然需要一些时间才能将这样的算法应用到日常的临床实践中，但我们的研究反映了现代重症监护是如何和朝着什么方向发展的。

Rahul Raj，HUS实验神经外科兼职教授，论文作者之一

该算法可以预测患者在30天内死亡的概率，准确率为80-85%。

“我们开发了两种独立的算法。第一种算法更简单，只基于目标监视器数据。第二种算法稍微复杂一点，包括关于意识水平的数据，由广泛使用的格拉斯哥昏迷评分来测量。正如预期的那样，更复杂的算法的精度略优于更简单的算法。尽管如此，这两种算法的准确性仍然令人惊讶地好，因为考虑到更简单的模型只基于三个主要变量，而在五个主要变量上更复杂”，来自HUS分析和AI开发部的数据科学家Eetu Pursiainen告诉我们，这是算法的作者和主要编码者之一。

在未来，这些算法仍然需要在国家和国际外部数据集中进行验证。

“芬兰是专业医疗领域人工智能解决方案的世界领先者之一，赫尔辛基大学医院作为欧洲最大的医院之一，在将芬兰优秀人才带入世界方面发挥着重要作用。正因为如此，我们认为这是一项重要的道德行为，并公开和免费地分享我们的算法，以便在国家和国际上进一步发展”，HUS人工智能指导小组主席兼赫尔辛基大学神经外科助理教授Mikka Korja说。

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