外媒 | 机器学习可帮助预测高风险手术患者并提高手术结果-普瑞纯证

一项新开发的机器学习模型可自动识别高风险手术患者，从而提高其生存率并降低医疗系统成本。每天，该软件会查看手术患者的电子医疗记录，并识别那些可能从个性化的协调护理或术前康复中受益以改善手术结果的患者。该模型的研究人员和医生在医疗记录中训练了超过120万名手术患者，以帮助预测手术后可能出现并发症的患者，重点关注中风、心脏病发作和其他主要的脑血管或心脏事件。研究人员表示，他们的模型比美国医院使用的美国外科医生学会国家外科质量改进计划（ACS NSQIP）更好地识别高风险患者，后者需要手动输入数据。手术并发症是主要的杀手，手术后30天内的并发症每年会导致全球约420万人死亡。手术并发症在COVID-19大流行前是美国的第三大死因。高达15%的患者可能在手术后30天内出现并发症，每个病例的医院成本超过11000美元，美国每年的成本超过313亿美元，研究人员表示，高风险患者占15%的手术并发症患者的一半。提高这些高风险患者手术前的健康状况可以降低死亡率并减少医疗成本，如果医生知道谁最有可能受益。该研究由匹兹堡大学医学院麻醉学和围手术期医学主席，UPMC围手术和外科服务主任Aman Mahajan博士和UPMC首席医疗保健数据和分析官Oscar Marroquin博士领导。“通过术前锻炼提高患者的整体健康状况可以大大改善高风险患者的结果，”Mahajan在新闻发布会上说。“然而，对于繁忙的临床医生来说，识别高风险患者可能是具有挑战性的，他们必须整合可用的大量健康数据并频繁进行额外的测试和临床评估。我们想构建一个易于使用的模型，使用现有的数据快速为医疗团队提供自动化和准确的风险评估。”

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