Neue Algorithmus verwendet Krankheitsverlauf vorherzusagen Intensivpatienten‘ Chancen zu überleben

Neue Algorithmus verwendet Krankheitsverlauf vorherzusagen Intensivpatienten‘ Chancen zu überleben

Forscher von der Universität von Kopenhagen und von Rigshospitalet haben verwendet, Daten auf mehr als 230.000 Patienten auf Intensivstationen zu entwickeln einen neuen Algorithmus. Unter anderem verwendet er Krankheit Geschichte aus den vergangenen 23 Jahren, um vorherzusagen, Patienten, die Chancen des überlebens in intensive care units.

Jedes Jahr Zehntausende von Patienten zugelassen sind, auf Intensivstationen in Dänemark. Bestimmen, welche Behandlung ist am besten für den einzelnen Patienten ist eine große Herausforderung. Diese Entscheidung zu treffen, die ärzte und Pfleger verwenden verschiedene Methoden, um zu versuchen, vorherzusagen, den Patienten die Chancen auf das überleben und die Sterblichkeit. Aber die bisherigen Methoden deutlich verbessert werden kann.

Deshalb haben die Forscher von der Fakultät für Gesundheit und Medizinische Wissenschaften an der Universität von Kopenhagen und von Rigshospitalet haben entwickelt einen neuen Algorithmus, der wesentlich genauer prognostiziert eine intensive Betreuung der Patienten die überlebenschancen. Ihre Forschung wurde veröffentlicht in der Fachzeitschrift Lancet Digital Health.

„Wir haben Dänische Gesundheitsdaten in einen neuen Weg, mit Hilfe eines Algorithmus zu analysieren-Datei Daten aus den einzelnen Patienten ist die Krankheit Geschichte. Die Danish National Patient Registry enthält Daten über die Krankheitsgeschichte von Millionen Dänen, und im Prinzip ist der Algorithmus in der Lage ist zu ziehen, auf die Geschichte der einzelnen Bürger von Vorteil für den einzelnen Patienten in Verbindung mit der Behandlung,“ sagt Professor Søren Brunak von der Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research.

Die Analyse von 23 Jahren Krankheitsgeschichte

Die Entwicklung des Algorithmus, verwendeten die Forscher Daten von mehr als 230.000 Patienten auf Intensivstationen in Dänemark im Zeitraum 2004-2016. In der Studie der Algorithmus analysiert die individuelle Kranken Geschichte, für so viel wie 23 Jahre.

Zur gleichen Zeit, die Sie in Ihre Berechnungen, Messungen und Prüfungen, die während der ersten 24 Stunden nach der Aufnahme in Frage. Das Ergebnis war eine deutlich genauere Vorhersage der Patienten Mortalität Risiko im Vergleich zu angeboten von vorhandenen Methoden.

„Übermäßige Behandlung ist eine ernste Gefahr bei unheilbar Kranken Patienten, die in der dänischen Intensivstationen. Ärzte und Krankenschwestern haben fehlte ein support-tool in der Lage Sie anweisen, auf wer profitiert von der Intensivstation. Mit diesen Ergebnissen haben wir einen bedeutenden Schritt näher testen die Werkzeuge und unmittelbar zu einer Verbesserung der Behandlung der sickest Patienten“, sagt Professor Anders Perner aus der Abteilung für Klinische Medizin und das Department of Intensive Care, Rigshospitalet.

Wichtige in Bezug auf Tod und Überleben

Der Algorithmus aus drei Vorhersagen: das Risiko der Patienten sterben im Krankenhaus (das könnte eine beliebige Anzahl von Tagen nach der Aufnahme), innerhalb von 30 Tagen nach der Aufnahme und innerhalb von 90 Tagen Eintritt.

Zum Beispiel konnten die Forscher sagen, dass bis zu 10-jährige Diagnosen betroffen Vorhersagen, und das junge Alter senkte das Risiko zu sterben, auch wenn andere Werte waren kritisch, während Alter erhöht Mortalitätsrisiko. Der Algorithmus ist nicht nur ein nützliches Werkzeug in der täglichen Praxis in den Intensivstationen im ganzen Land. Es kann uns auch sagen, welche Faktoren sind wichtig, wenn es um eine person, die Tod oder überleben.

„Wir „trainieren“ den Algorithmus zu merken, die bisherigen Diagnosen haben den größten Einfluss auf den Patienten die überlebenschancen. Egal, ob Sie eine, fünf oder 10 Jahre alt. Dies ist möglich, wenn wir auch Daten aus der tatsächlichen Aufnahme, wie Herzfrequenz oder Antworten auf Blut-tests. Durch die Analyse der Methode, sind wir in der Lage zu verstehen, die Wichtigkeit der verschiedenen Parameter, die mit Bezug auf den Tod und das überleben“, sagt Søren Brunak.