医師らは、簡単な血液検査と人工知能を組み合わせることで敗血症をより迅速に診断し、特定できる可能性があると述べている。 重篤な合併症のリスクが最も高い患者。
敗血症は、体が感染症に適切に反応できない重篤な状態です。 敗血症性ショックに進行する可能性があり、肺、腎臓、肝臓、その他の臓器に損傷を与える可能性があります。 損傷が深刻な場合は死に至る可能性があり、世界中で推定1,100万人が敗血症に関連して死亡しています。
敗血症の独特の分子的特徴と臓器不全や死亡のリスクを予測するAIツールを組み合わせた専門家らによると、血液検査とAIを使用した新しい二重アプローチにより症状を早期に発見し、命を救う可能性があるという。
彼らの研究結果は、来月バルセロナで開催される欧州臨床微生物学・感染症会議で発表される予定だ。
スウェーデンのルンド大学のリサ・メルハマール博士は次のように述べています。「敗血症が疑われる患者を臓器不全が始まる前に特定することが重要です。 与えられた タイムリーな診断に伴う課題 そして、敗血症によって毎年世界中で何百万人もの人が亡くなっているという事実を考えると、代替アプローチが緊急に求められています。」
彼女は、血液検査と個別化されたリスクモデルを組み合わせることで、「より正確な敗血症診断を提供し、より重篤な臨床症状を発症する可能性のある人を特定することで命を救う可能性がある」と述べた。
研究者らは、2016年9月から2023年3月までに、敗血症の疑いでスコーネ大学病院の救急外来に入院した成人の血漿サンプル1,364件を研究した。感染症患者1,073人のうち、913人が敗血症だった。
次にチームは敗血症に対する体の免疫反応に関連するタンパク質を分析し、パターンがあるかどうかを確認した。 彼らは分析から分子シグネチャを作成し、敗血症性ショックに陥る可能性が高い人を予測する AI モデルのトレーニングに使用しました。
患者は敗血症性ショックを発症するリスクが低、中、高に分類され、この技術により、リスクの増加が死亡率の上昇とどのように関連しているかを示すことができた。
研究者らはまた、心臓、肝臓、腎臓を含む6種類の異なる臓器の機能不全を予測するタンパク質のパネルを特定した。 次に、臓器不全や感染症を患う確率、死亡リスクに基づいて患者を5つのリスクカテゴリーに分類した。
メルハンマル氏はさらに、「より正確な敗血症診断を提供し、転帰不良のリスクがより高い人を予測できる迅速な検査が、今では本当に実現可能であるように思えます。」と付け加えた。 このような研究には臨床検証が必要であり、これらのバイオマーカーが臨床で使用される前に多くのハードルをクリアする必要があります。 しかし、私たちはこれを敗血症の早期発見の将来として世界中に展開できるツールとして構想しています。」
英国敗血症トラストの創設者兼共同最高経営責任者であるロン・ダニエルズ博士は、「敗血症の認識を加速し、最も緊急の対応が必要な患者をより早く特定し、抗菌薬を使用しながらより多くの命を確実に救うことが非常に重要である」と述べた。もっと賢明に。
「この研究は、敗血症についての理解をさらに深める大きな可能性を秘めており、やがて臨床システムの再設計に役立つ可能性があります。 著者らも認めているように、敗血症は複雑な症候群であり、この技術はまだ実用化されていませんが、正しい方向への重要な一歩です。」
これは、英国NHSが導入の準備をしている中で行われた。 「マルタの支配」の第一段階 来月から。 この取り組みは全国的に導入され始めた4月からイギリスの100の病院で最初に採用されており、健康状態が悪化している患者とその愛する人には、自分のケアについて緊急のセカンドオピニオンを受ける権利が与えられる。
この展開は、ガーディアン紙の上級編集者であるメローペ・ミルズ氏とその夫のポール・レイティ氏が政治家、NHSの上司、医師らに加えた圧力の直接の結果である。 物語を語る 13歳の娘マーサの様子を語ります。 敗血症のためキングス・カレッジ病院で死去 2021年のロンドン。
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2024-03-29 23:01:00