来自麻省理工学院和马萨诸塞州总医院的研究人员 (MGH) 已经开发了在急诊室接受治疗脓毒症的预测模型，可以指导临床医生在决定何时给潜在的救命药给患者. 败血症是入院的最常见的原因之一, 和死亡的最常见原因之一, 在重症监护病房. 但绝大多数这类病人首先通过ER进来. 治疗通常用抗生素和静脉注射液开始, 一对夫妇升在时间. 如果患者没有反应良好, 他们可能会进入败血性休克, 在那里他们的血压下降严重不足和器官失败. 然后，它经常关闭的ICU, 其中临床医生可能减少或停止流体并开始升压药的药物如去甲肾上腺素和多巴胺, 提高和维持患者的血压.

一种新的机器学习模型预测患败血症患者ER是否需要切换到某些药物. 麻省理工学院新闻办公室

这就是事情可能很麻烦. 管理流体太久可能没有用处，甚至可能导致器官损伤, 因此早期脉管加压药干预可能是有益的. 事实上, 早期血管加压管理已链接到感染性休克死亡率提高. 另一方面, 太早给予升压药, 或者在不需要时, 带有自己的负面健康后果, 如心脏心律失常和细胞损伤. 但有关于何时完成这个转换没有明确的答案; 临床医生通常必须密切监测病人的血压和其它症状, 然后做出判断调用.

在纸在本周发表在美国医学信息协会的年会, 麻省理工学院和麻省总医院的研究人员描述了从急救脓毒症患者的健康数据“学习”，并预测患者是否需要在接下来的几个小时内，升压药的典范. 在这项研究中, 研究人员编写的同类为ER脓毒症患者的首次数据集. 在测试中, 该模型可以预测需要血管加压超过 80 ％的时间.

早期的预测可能, 除其他事项外, 防止不必要的ICU住院的病人并不需要升压药, 或尽早开始筹备ICU的病人，做, 研究人员说，.

“重要的是要具有良好的辨别能力之间谁需要升压药，谁不很重要 [在ER],”第一作者Varesh普拉萨德说：, 博士生哈佛 - 麻省理工学院计划在卫生科学与技术. “我们可以在几个小时内预测，如果患者需要升压药. 如果, 在这段时间, 患者病情3升IV液, 这可能是过度. 如果我们事先知道那些升水不会帮助无论如何, 他们可能已经开始在早期升压药“。

在临床上, 该模型可在床旁监护仪来实现, 例如, 跟踪患者和有关何时开始升压药，降低体液中经常忙碌ER将警报发送给医生. “这种模式将是一个警戒或监视系统在后台运行,”合着者托马斯说Heldt, 在W. 中号. 凯克职业发展教授在医学工程与科学学院MIT. “有败血症的许多案件 [临床医生] 清楚地了解, 或者不需要与任何载体. 患者可能会在初期表现的医生知道该怎么做这么恶心. 但也有一个“灰色地带,”在那里这些工具变得非常重要。”

共同作者的论文都林老师. 林奇, 麻省理工学院的研究生; 特伦特d. 吉林汉姆, Saurav尼泊尔, 迈克尔 - [R. Filbin, 和安德鲁Ť. 赖斯纳, 所有MGH的. Heldt也是电子和生物医学工程的电气工程和计算机科学的麻省理工学院的一个系助理教授，首席研究员在电子研究实验室.

其他型号已建成以预测哪些患者处于发生脓毒症的风险, 或何时给予升压药, ICU中. 但是，这是训练有素的任务为ER的第一款车型, Heldt说. “[在ICU] 对于大多数脓毒症患者后期阶段. 急诊室的病人接触的第一点, 在这里你可以做出重要的决策，可以使在结果的差异,” Heldt说.

主要的挑战是缺乏一个ER数据库. 研究人员与MGH的临床医生工作了几年编制的近病历 186,000 谁在麻省总医院急诊室，从治疗的患者 2014 至 2016. 有些患者在数据集中已经容纳在第一升压药 48 他们就诊的时间, 而其他人没有. 两位研究人员人工审查的患者可能感染性休克中的所有记录，包括升压药管理的确切时间, 和其他注释. (从败血症症状升压药起始的平均时间大约为6小时。)

这些记录被随机分成, 同 70 用于训练模型％，而 30 ％的测试它. 在培训中, 该模型中提取高达 28 的 58 从谁需要或并不需要升压药物的患者可能特征. 功能包括血压, 从最初的ER入院经过时间, 总流体体积施用, 呼吸频率, 精神状态, 血氧饱和度, 和改变心脏每搏输出量 - 心脏的每跳动多少血泵.

在测试中, 模型分析了许多或所有的在设定的时间间隔在一个新的病人的特点，并查找指示，最终需要升压药或没有病人的模式. 根据这一信息, 它使预测, 在每个时间间隔, 关于患者是否需要血管加压. 在预测患者是否需要升压药在接下来的两个小时或更长时间, 该模型是正确的 80 至 90 ％的时间, 这可以防止过大的半升或更多施用流体的, 一般.

“该模型主要采用一组目前生命体征, 和什么样的轨迹看起来有点, 并确定这个当前的观察表明，这种病人可能需要升压药, 或该组变量表明这名患者将不再需要它们,”普拉萨德说：.

下一个, 研究人员的目标是扩大工作产生更多的工具来预测, 实时, 如果ER患者最初可能是在败血症或脓毒性休克的危险. “我们的想法是将所有这些工具整合到一个管道，这将有助于从管理保健整合时，他们首先来到急诊室,”普拉萨德说：.

我们的想法是帮助在急诊科医生在大型医院如MGH, 它认为有关 110,000 每年患者, 专注于最高危人群为败血症. “败血症的问题是患者的呈现往往掩盖潜在疾病过程的严重性,” Heldt说. “如果有人来与弱点，感觉不对, 液一点点可以经常做的伎俩. 但, 在某些情况下，, 他们根本败血症，可以非常迅速恶化. 我们希望能够判断哪些患者有更好，这是一个关键路径上如果不及时治疗。”

资源: HTTP://news.mit.edu, 罗布洋行