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日本科學家開發機器學習演算法,可利用生命體徵數據檢測外傷性顱內出血 Study: ML algorithm helps detect traumatic intracranial hemorrhage using prehospital data
目前頭部創傷之患者需要被送至醫院,並且在經過醫師的評估後,進行斷層掃描(CT)以確認損傷情況。檢查後,患者可能會被轉院到有能力進行後續治療的醫院。然而,前述流程可能使患者錯失黃金治療時間,因此,需建置一套可靠的現場腦部檢傷分流系統,減少轉院與救護車運送的時間。日本東京醫科齒科大學研究團隊開發出一套機器學習演算法,能透過患者的生命體徵(如心跳、體溫、呼吸頻率等)以及電子健康紀錄進行分析,檢測出顱內出血(intracranial hemorrhage)。並且在分析過去數年內(2018-2021年)被送至東京醫科齒科大學的數千名患者數據後發現,該演算法的檢測結果與醫師診斷有著相似的準確度。儘管目前仍須要利用其他醫院之資料庫做進一步驗證,但此演算法可望能協助腦部檢傷分流系統之建立,使救護車未來能第一時間將患者送至最佳的治療院所。
2022/06/13
https://www.mobihealthnews.com/news/study-ml-algorithm-helps-detect-traumatic-intracranial-hemorrhage-using-prehospital-data
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薛孝亭