ボビー・レディ・ジュニアはスタートアップを立ち上げながら病院を歩き回り、患者ケアがどのように診断から始まり、定められた手順に従うかを観察した。 電気技師は、治療を個別化する人工知能ツールという、より良い方法を知っていると考えました。
今回、食品医薬品局は、レディの会社、シカゴに本拠を置くプレノシスが開発した敗血症のリスクを予測するこのような検査にゴーサインを出した。敗血症は、少なくとも敗血症の一因となる複雑な症状である。 死者数35万人 アメリカでの1年間。 これはFDAの認可を受けた初の敗血症用アルゴリズムAI駆動診断ツールであると同社は記事で述べた。 声明 水曜日。
同社のレディ最高経営責任者（CEO）はインタビューで、「病院や救急部門では、私たちは依然として画一的な対応策に頼っているが、その代わりに各人を個々の生物学に基づいて治療すべきだ」と語った。
敗血症は、患者の免疫系が感染症と闘おうとして、最終的に身体自身の臓器を攻撃してしまうときに発生します。 敗血症の管理は、疾病管理予防センターやメディケア・メディケイド・サービスセンターなどの連邦保健機関の間で優先事項となっている。
テストを構築するために、Prenosis は入院患者の臨床データとともに 100,000 件を超える血液サンプルを取得し、敗血症の発症に最も関連する健康指標を認識するようにアルゴリズムをトレーニングしました。 同社は、血液ベースの測定値や体温や心拍数などのその他のバイタルサインを含む22のパラメーターに検査を絞り込んだ。 この診断ツールは、患者の敗血症リスクを低レベルから非常に高レベルまでの 4 つのカテゴリーに分類するスナップショットを作成するようになりました。
プレノシスはこのような検査でFDAの認可を獲得したのは初めてだが、エピック・システムズを含む他の企業もすでにこの症状に対するAI主導の診断を市場に投入している。 電子医療記録を管理するソフトウェアで知られる Epic は、 直面した 質問 敗血症を予測するアルゴリズムの精度について。
エピックは水曜日、コメントの要請にすぐには応じなかった。
Reddy 氏によると、Prenosis は当初、どのような問題を解決しようとするのかを知らずにテクノロジーを構築したという。 イリノイ州の病院は彼にオフィススペースとバッジを与え、病院内を歩き回り、スタッフが患者と接しているのを観察できるようにした。 「私が何度も目にしたのは、それらが実際にプロトコルに基づいて実行されているということです」と彼は言いました。 その後、敗血症に関する論文に出会い、敗血症で死亡する人の数に目が開かれた、と彼は語った。 「これが我々のやることだ」と彼は言った。
少なくとも170万人の成人 敗血症を発症する CDCによると、その中には入院中に死亡するか、ホスピスケアに退院する少なくとも35万人が含まれるという。 病院で死亡する人のおよそ3人に1人は入院中に敗血症を患っており、連邦政府機関はこの状態を軽減するために進歩した施設に報奨金を与えることを目指している。
敗血症のリスクが高い人には、65歳以上の成人、免疫力が低下している人、最近重篤な病気や入院を経験した人が含まれます。
この新たなテストは、病院が医療の未来と人工知能を医療に最大限に組み込む方法に取り組んでいる中で行われた。 場合によっては、人工知能ツールには、 緊張感を生み出した 最前線の従業員の間では、このテクノロジーが不正確な結果をもたらしたり、スタッフの交代につながるのではないかと懸念している。
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#FDAPrenosis #製の #を活用した敗血症検査を承認
2024-04-03 17:40:51