Меню


Медицина

Cleveland Clinic и Microsoft выявляют пациентов группы риска в отделениях интенсивной терапии, чтобы предотвратить возникновение сердечной недостаточности с помощью машинного обучения

Cleveland Clinic совместно с Microsoft разработала прогностические модели для выявления пациентов с сердечной недостаточностью, подверженных риску, в отделении интенсивной терапии. Анализируя жизненно важные данные, собранные в отделении интенсивной терапии, а также лабораторные тесты и информацию о пациентах, они разработали модели дерева принятия решений. Они считают, что прогнозирующая модель позволит своевременно вмешиваться медикам.

Cleveland Clinic является некоммерческим академическим медицинским центром, предоставляющим клиническую и больничную помощь. Это лидер в области исследований, образования и здравоохранения, а также на первом месте разработки и применения новых технологий. Они запустили систему eHospital в апреле 2014 года и контролируют в общей сложности 100 коек в шести отделениях интенсивной терапии. Недавно они объединилась с Microsoft, чтобы использовать предиктивную и расширенную аналитику для выявления потенциальных пациентов с повышенным риском в рамках интенсивной терапии.

Используя данные, собранные в отделении интенсивной терапии за определенный период времени, они хотят предсказать, нужно ли пациенту вводить вазопрессоры в ближайшем будущем, чтобы предотвратить возникновение сердечной недостаточности. Данные включали жизненно важные органы, собранные в отделении интенсивной терапии, лабораторные анализы и информацию о пациентах из группы пациентов за определенный период времени.

Чтобы делать прогнозы, была разработана бинарная классификационная модель, чтобы помочь определить, понадобится ли пациенту вазопрессорная терапия в следующем восьмичасовом окне. Временной интервал был определен исходя из требований времени, чтобы вмешательство было эффективным.

Учитывая общеотраслевую нехватку врачей и медсестер первичной медицинской помощи, подобные модели ML могут предоставить руку помощи и дополнительный набор глаз, особенно в критических ситуациях. Используя большие данные Microsoft и возможности расширенной аналитики, поставщики медицинских услуг могут использовать свои данные помогать врачам и медсестрам принимать важные медицинские решения, а также улучшать уход за пациентами и их опыт.

Усиленные деревья решений дали наиболее точные результаты. Затем обученная модель использовалась для прогнозирования и использовалась в качестве веб-службы для всего персонала больницы.
Результат
Результат не публиковался
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda