Könnte künstliche Intelligenz verhindern, dass die sepsis bei Patienten im Krankenhaus? Sentara so denkt.

Während Ihres Aufenthalts im Krankenhaus an einem computer-Systeme sind die Erfassung und Analyse aller Arten von Daten über Sie.

Im hintergrund das PIEPEN und Spielereien, einen elektronischen medizinischen Datensatz enthält Tausende von bits an Informationen über Ihre Krankengeschichte, Vitalparameter und Laborwerte.

Sentara Healthcare ist jetzt die Bereitstellung von künstlicher Intelligenz zu verwenden, die Daten zu stoppen Patienten von contracting lebensbedrohlichen sepsis. Früher in diesem Jahr die Einführung einer sepsis Vorhersage-tool, das Warnmeldungen die ärzte und Pfleger, wenn ein patient an der Gefahr des Entwickelns der tödlichen Infektion.

Das tool „schaut auf Beziehungen, um voraussagen zu können, was in der Zukunft passieren könnte“, sagte Dr. David Mohr, Sentara vice president für klinische informatik und transformation.

Sepsis tötet etwa ein Drittel aller Patienten, die in einem US-Krankenhaus. Es passiert, wenn eine schwere Infektion entwickelt sich irgendwo im Körper—Häufig durch Bakterien oder ein Pilz-Erreger—und Gerät außer Kontrolle, woraufhin eine toxische Reaktion. Das Immunsystem kann wiederum auf sich selbst.

Sepsis ist Häufig und daher „etwas, dass die meisten ärzte, die Arbeit in einem Krankenhaus kennen“, sagt Dr. Michael Hooper, vice president of medical affairs bei Sentara Norfolk General Hospital. „Aber trotz dieser Vertrautheit, es kann etwas schwer zu erkennen. Und das kann manchmal führen zu Verzögerungen in der Diagnose, die gezeigt haben, immer und immer wieder, um schwerwiegende Auswirkungen auf das outcome des Patienten.“

Im Gegensatz zu anderen Bedingungen, die Laborarbeit zu präsentieren verräterische Symptome, septischen Patienten zeigen eine Reihe von physiologischen oder änderungen „, die verlangen, dass ein Arzt, um zusammen die Muster und erkennen, dass dies der sepsis“, sagte Hooper.

Und sepsis erworben während eines Krankenhausaufenthaltes ist tödlicher als sepsis anderweitig beschafft. Zum Beispiel, fast ein Drittel der Patienten, die erworbene sepsis bei einem Sentara Krankenhaus starb in der ersten Hälfte dieses Jahres, nach Krankenhaus-Daten, im Gegensatz zu 9,5% Sterblichkeit unter den Krankenhaus-system ist insgesamt sepsis-Fällen. Das ist wahrscheinlich, weil die Krankenhaus-Patienten sind kränker im Allgemeinen, Hooper sagte.

Die neue AI-tool greift über 4.500 Stück von Daten über einen Patienten, die Leben in die elektronische Aufzeichnung—Körpertemperatur, Herzfrequenz, Blut-tests, Anamnese, Geschlecht, wo Sie Leben und so weiter—und es läuft alles über einen Algorithmus bewertet, dass das Risiko für die Entwicklung von sepsis.

Wenn ein patient gilt als ein hohes Risiko, das tool spuckt eine Warnung, dass er einen Arzt oder eine Krankenschwester, wenn Sie das nächste mal öffnen Sie die medizinischen Diagramm. Die Warnung auch links zu klinischen Leitlinien zu helfen, die Anbieter bestimmen, was als Nächstes zu tun ist.

Mögliche Interventionen umfassen, das den Patienten in den unterschiedlichen körperlichen Positionen, um aspiration zu vermeiden, die Reinigung der Bronchien Wege zu verhindern, dass Lungenentzündung, die überwachung der Vitalzeichen häufiger oder bewegen eines Patienten von einem isolierten Gebiet mit geringerem Risiko der Kommissionierung bis Keime aus der Umwelt, Mohr sagte.

Mittlerweile, Hooper und andere ärzte vor Ort sind auch Teil einer klinischen Studie, die International genau beobachtet, erforscht, ob eine einfache Vitamin-C-cocktail ist eine wirksame Behandlung für die sepsis.

Sentara hatte bereits entwickelt, was er als eine „sepsis sniffer“ zu erkennen, wenn ein patient war „nur angefangen zu haben, sepsis,“ Mohr sagte. Das system verwendet die neun Daten-Punkte. Die neue Partnerschaft mit der analytics-Firma Jvion, „geht weit darüber hinaus“ den sniffer und nicht warten, bis ein patient bereits die Krankheit entwickelt.

Das Gesundheitssystem ist nicht das erste roll-out ein solches tool. North Carolina Duke University, zum Beispiel, im letzten Jahr eingeführt, was es fordert Sepsis zu Beobachten, ähnlich wie AI-system, das mögliche sepsis-Fälle und Warnungen der Kliniker. Krankenhäuser in Alabama und Baltimore haben sich ebenfalls der trend, mit unterschiedlichem Erfolg.

Zurück im Jahr 2016, das Krankenhaus der University of Pennsylvania setzen ein ähnliches system vorhanden, aber schalten Sie es innerhalb eines Jahres zum Teil, weil es identifiziert Patienten, die medizinischen Mitarbeiter waren bereits zu beobachten, nach dem Institute of Electrical and Electronics Engineers‘ – Magazin.

Hooper sagte, das tool ist mittlerweile gemischte feedback von ärzten so weit. Viele haben erkannt, den Vorteil, wenn eine Warnung gebracht, Ihre Aufmerksamkeit auf einen Patienten, der könnte schon die Gefahr. Andere, bereits bombardiert mit Seiten-und Warnmeldungen und-computer arbeiten, sehen es als eine weitere Unterbrechung der Identifizierung von Patienten, die möglicherweise bereits auf Ihrem radar.

Hooper macht immer noch Runden auf der Intensivstation, und gesehen hat, den Alarm pop-up. Für einige Patienten war es hilfreich, für die anderen war es scheinbar nicht anwendbar.

Screening-tools sind nicht darauf ausgelegt, perfekt zu sein, sagte er, aber helfen ärzten „nicht zu verpassen Dinge.“ Das ist, wo die künstliche Intelligenz kann eine Lücke füllen.

„Es gibt Tausende von Datenpunkten erzeugt, die jeden Tag am Patienten, in der (Krankenhaus -) Umgebung“, sagte er. „Fehlende einzelnen Daten-Punkte können dazu führen, Patienten Fehler. Machen einzigen unangemessenen Entscheidungen führen können, zu wahren Schaden. Und Wann immer ein Mensch versucht zu verarbeiten, dass die Informationen über einen gesamten Krankheitsverlauf voll von Patienten, die alle diese Entscheidungen, gibt es eine Möglichkeit für Fehler.“

Sepsis-Fälle steigt allmählich über die Jahre, Hooper sagte, „wie unsere Bevölkerung ist älter geworden und wir haben gelernt besser auf die Bewältigung chronischer Krankheit“ und das halten die Menschen am Leben.