Награда за работу по прогнозированию послеоперационных осложнений с помощью носимых устройств и искусственного интеллекта

Статья, опубликованная междисциплинарной группой под руководством Чэньяна Лу из Вашингтонского университета в Сент-Луисе, получила награду за выдающуюся работу от Труды ACMon Interactive, Mobile, Wearable и Ubiquitous Technologies (PACM IMWUT) . Эта статья является одной из восьми, выбранных из 210 статей, опубликованных в шестом томе ПАКМ ИМВУТ которые представляют собой выдающийся и образцовый вклад в исследовательское сообщество. О награде было объявлено 11 октября на UbiComp/ISWC, конференции, посвященной междисциплинарной области повсеместных, повсеместных и носимых вычислений.

В статье «Прогнозирование послеоперационных осложнений с помощью носимых устройств: пример пациентов, перенесших операцию на поджелудочной железе» представлена ​​модель машинного обучения для прогнозирования послеоперационных результатов у пациентов, перенесших операцию на поджелудочной железе, с использованием браслетов Fitbit. Лу, профессор Фулграфа Инженерной школы МакКелви, сотрудничал с Четом Хэммиллом, доктором медицины, который был доцентом хирургии в Медицинской школе и хирургом в Барнс-Еврейской больнице, и несколькими другими коллегами. Цзинвэнь Чжан, аспирант лаборатории Лу, является первым автором статьи.

Для исследования команда предоставила Fitbits 61 пациенту с раком поджелудочной железы примерно за месяц до запланированной операции по резекции поджелудочной железы в Barnes-Jewish Hospital. Устройства Fitbit отслеживали количество шагов, которые каждый пациент делал в день, режим сна и частоту сердечных сокращений. Команда взяла эти данные вместе с характеристиками пациентов и разработала надежный конвейер машинного обучения для прогнозирования результатов хирургических операций.

Из 61 пациента у 36 результат после операции — сложной процедуры по удалению опухолей — был удовлетворительным. У остальных 25 пациентов либо были серьезные осложнения, либо они были повторно госпитализированы — уровень осложнений аналогичен среднему по стране. Модель команды, которая объединила клинические характеристики пациентов с данными Fitbit, достигла значительно более высоких прогностических показателей по сравнению с калькулятором хирургического риска Национальной программы улучшения хирургического качества Американского колледжа хирургов.

Больше информации:
Цзинвэнь Чжан и др. «Прогнозирование послеоперационных осложнений при использовании носимых устройств», Труды ACM по интерактивным, мобильным, носимым и повсеместным технологиям (2022). DOI: 10.1145/3534578

Предоставлено Медицинской школой Вашингтонского университета в Сент-Луисе.