Записная книжка для поставщиков: искусственный интеллект помогает бороться с ухудшением состояния пациентов, ожирением и инсультом

Трио компаний представили новые достижения в области искусственного интеллекта, призванные улучшить результаты лечения пациентов и снизить выгорание врачей.

RapidAI анонсировала новый инструмент, который помогает врачам первой линии принимать решения, когда счет идет на минуты при лечении острого инсульта, где «время — это мозг», не дожидаясь дополнительных изображений.

Тем временем Clew Medical представляет новые алгоритмы машинного обучения, одобренные FDA, которые не только уменьшают количество предупреждений о состоянии пациентов, но также повышают точность обнаружения клинического ухудшения.

Наконец, новый набор данных об ожирении от Dandelion, основанный на многолетних историях пациентов, может помочь получить представление об эффективности и побочных эффектах быстрее, чем метод проб и ошибок при назначении класса популярных лекарств от диабета и снижения веса, заявили в компании.

Искусственный интеллект для визуализации инсульта

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США одобрило модуль AngioFlow компании RapidAI, расположенный в Сан-Матео, штат Калифорния, сообщила компания.

Модуль обеспечивает анализ перфузионной визуализации непосредственно в рамках своей интервенционной платформы, что повышает клиническую достоверность, упрощает рабочие процессы визуализации и потенциально улучшает результаты лечения пациентов.

Время является переменной величиной для пациентов, перенесших инсульт, как в небольших или сельских больницах, так и в крупных системах здравоохранения, где переводы могут затягиваться, угрожая жизни или будущему качеству жизни. Анализ искусственного интеллекта в режиме реального времени на месте оказания помощи может предоставить лицам, осуществляющим уход, немедленную информацию, которая может иметь огромное значение в том, что происходит с пациентами после инсульта.

По словам компании, медицинские бригады, работающие в интервенционном комплексе Rapid AI, теперь могут создавать качественные карты перфузии в течение нескольких минут, чтобы помочь оценить ишемические изменения в областях мозга с уменьшенным мозговым кровотоком, тем самым экономя время и сокращая количество избыточных изображений.

«Избегая ненужного сканирования, пациенты, перенесшие инсульт, могут получить своевременную помощь, которая может стать разницей между возможностью выйти из больницы домой и выпиской в ​​учреждение квалифицированного сестринского ухода», — сказал доктор Абхишек Сингх из Школы Университета Крейтона. медицины в Омахе, штат Небраска, в заявлении RapidAI.

«Теперь мы можем поддерживать искусственную визуализацию инсульта на протяжении всего пути пациента, от первоначальной компьютерной томографии без контрастирования до хирургического вмешательства», — добавил Карим Карти, генеральный директор RapidAI.

Ухудшение состояния пациента AI

Бостонская платформа клинического наблюдения Clew Medical объявила, что ее модели AI/ML второго поколения, предсказывающие ухудшение состояния пациентов, получили разрешение 510(k) от FDA.

«Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в этой области должны подвергаться такому же уровню тщательного изучения и тщательности при проектировании, разработке, тестировании и проверке, как и другие медицинские устройства, используемые врачами», — заявил Пол Роско, генеральный директор Clew, в своем заявлении в понедельник.

Разрешение включало одобрение FDA предварительно утвержденного плана контроля изменений Clew, который позволит в будущем вносить определенные изменения в набор входных данных системы без необходимости подачи нового разрешения, отметили в компании.

Платформа Clew, получившая первоначальное разрешение в качестве медицинского устройства в 2021 году, предлагает системам здравоохранения раннее выявление риска ухудшения состояния пациента, что в пять раз точнее, чем оповещения, согласно данным изучать Мемориальным медицинским центром Массачусетского университета и WakeMed Health & Hospitals, опубликованным в ноябре в ГРУДЬ.

Где ложные оповещения печально известны Что касается перегрузки персонала больницы, исследователи хотели знать: «Обладают ли оповещения ОД, оповещения, генерируемые системами телемедицины, или биомедицинские мониторы более высокой эффективностью для прогнозирования эпизодов интубации или введения вазопрессоров?»

По данным Clew Medical, алгоритмы были обучены прогнозировать события интубации и начала вазопрессорной терапии у взрослых в критическом состоянии, а исследование, сравнивающее их с традиционными оповещениями, показало, что в среднем 98% сигналов тревоги прикроватного мониторинга были ложноположительными.

«Уведомления на основе ML о клинических проявлениях гемодинамической нестабильности и событиях дыхательной недостаточности представляют собой прогресс, поскольку величина различий в точности, точности, частоте ошибочной классификации и времени подготовки к событию достаточно велика, чтобы обеспечить более активную помощь, и имеет заметно меньшую частоту и прерывание рабочего процесса врача», — говорится в опубликованном аннотации исследователей.

Кладезь данных об ожирении

Используя свой консорциум партнеров по системе здравоохранения неакадемических медицинских центров, компания Dandelion Health запустила новую библиотеку всех клинических данных – структурированных и неструктурированных данных, которые обновляются ежеквартально – по классу лекарств, используемых для лечения диабета 2 типа и ожирения.

По данным нью-йоркского стартапа, набор данных содержит полные истории болезни миллионов пациентов – тысячи из которых принимали агонисты глюкагоноподобного пептида-1, а 200 000 из них принимают назначенные агонисты GLP-1 – и не только из электронных медицинских карт.

Библиотека включает в себя содержимое островков данных изображений и сигналов в клинических записях, предлагая беспрецедентную информацию о поездках пациентов и влиянии GLP-1, сообщила компания в своем объявлении во вторник.

«Сделав богатые многомерные данные, предлагаемые неструктурированными методами, доступными и доступными – и связанными с реальными схемами и результатами лечения – люди, которые используют библиотеку, могут ответить на ключевые вопросы о решающей роли, которую будут играть методы лечения на основе GLP-1. в клинической помощи», — сказал Шиваани Пракаш, руководитель отдела данных Dandelion.

Эти данные могут позволить исследователям-медикам понять, как GLP влияют на все, от физической структуры сердца до конкретных профилей побочных эффектов, сказал Дэнделион, отметив, что компания работает над доказательством концепции. Один исследовательский партнер академического медицинского центра разработал алгоритм, который сегментирует КТ брюшной полости для количественной оценки потери жира и сохранения мышц и костей.

Используя набор данных, исследователи могут оценить качество снижения веса с помощью биомаркеров, обнаруженных при сканировании тела, сравнить эффективность лечения, продемонстрировать вторичные преимущества, количественно оценить побочные эффекты, связанные с приемом GLP-1, и разработать точные медицинские инструменты, которые подберут пациентов к более эффективным планам лечения. .

«Наш набор данных GLP-1 поможет кардиометаболическим заболеваниям войти в эпоху точной медицины», — заявил в своем заявлении Эллиот Грин, соучредитель и генеральный директор Dandelion Health.

По его словам, лечение ожирения значительно отстает от услуг иммунологии, онкологии и других специальностей.

«То, что привело эти рынки туда, где они находятся сегодня, — это данные — данные, которые выявили основные механизмы заболеваний, то, как болезни отдельных людей выглядят по-разному и, следовательно, как они могут по-разному реагировать на терапию».

Андреа Фокс — старший редактор журнала Healthcare IT News.
Электронная почта: [email protected]
Healthcare IT News — издание HIMSS Media.