CSIRO 的科学家领导了一项研究，以开发一种机器学习工具，该工具可为医疗专业人员提供患者病情恶化的早期预警。
该研究是与布里斯班的亚历山德拉公主医院和 Metro South 医院合作完成的，以及Health Service 并应用于一个包含 18,000 多个患者记录的测试队列。
它发现预警恶化警报可以设置为监测患者两到八小时，然后再通过当前的临床措施向他们发出警报。< /p>
研究人员表示，医疗专业人员可以使用电子病历中的数据来预测患者的生命体征和状况何时可能下降。
“到目前为止，还没有一种方法可以利用所有CSIRO 的 Sankalp Khanna 博士说：“使用 EMR 中的数据来预测患者的健康状况。”
“这种新工具有可能改变卫生系统的日常运作。”
借助 EMR 附带的数据，这些信息可用于协助医疗
直到最近，一些医院和患者数据还无法通过电子方式访问，这限制了利用这些数据开发数字工具的能力。
"我们的科学家在将数据转化为可用信息以帮助指导临床选择方面拥有专业知识，”Khanna 博士说。
“新工具还列出了警告的原因，可以指导干预的选择。< /p>
“诸如此类的临床决策支持工具是一种先发制人的解决方案，可以为医务人员提供更早干预以防止患者出现不良后果的机会。”
在测试队列中，该工具对提前 2 到 8 小时的预测窗口具有 100% 的灵敏度。
这适用于被确定为恶化风险为 95%、85% 和 70% 的患者。< /p>
PA 医院 ICU 工作人员专家 David Cook 博士说，该工具可以在大型医院实施管理意外的患者恶化。
“它没有重复流程，也不会干扰用于识别患病和恶化病房患者的既定最佳实践系统，”他说。
CSIRO 的科学家和合作伙伴正在讨论一项临床试验，以了解警报的工作原理和最佳实施方式。
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