健康

AIのブレークスルーは、日常の血液検査における命を救う洞察を見つけます

ウォータールー大学の研究によると、どの病院で毎日摂取して時間の経過とともに追跡されているような日常の血液サンプルは、怪我の重症度を予測し、脊髄損傷後の死亡率の洞察さえも提供するのに役立つ可能性があります。 研究チームは、人工知能の一種である高度な分析と機械学習を利用して、日常的な血液検査が脊髄損傷患者の転帰の早期警告サインとして役立つかどうかを評価しました。 世界保健機関によると、2019年には世界中で2000万人以上が脊髄損傷の影響を受け、毎年930,000件の新しい症例がありました。外傷性脊髄損傷はしばしば集中治療を必要とし、特に救急部門や集中治療室では、さまざまな臨床症状と回復軌道が特徴付けられ、診断と予後を複雑にします。 「定期的な血液検査は、医師に、死のリスク、怪我の存在、それがどれほど深刻かを予測するのに役立つ重要で手頃な情報を提供する可能性があります」と、ウォータールーの公衆衛生科学学校の教授であるアベル・トーレス・エスピン博士は述べました。 研究者は、米国の2,600人以上の患者からの病院データをサンプリングしました。彼らは機械学習を使用して何百万ものデータポイントを分析し、脊髄損傷後最初の3週間に摂取した電解質や免疫細胞などの一般的な血液測定の隠れたパターンを発見しました。 彼らは、これらのパターンが、患者の反応性に依存するため、常に信頼できるとは限らない、早期の神経検査がなくても、回復と傷害の重症度を予測するのに役立つことを発見しました。 「単一の時点で測定された単一のバイオマーカーは予測力を持つことができますが、より広い話は複数のバイオマーカーと時間の経過とともに示される変化にあります」とウォータールーのトーレス・エスピンの研究室のポスドク学者であるマルジー・ムッサビ・リジ博士は述べました。 初期の神経学的評価に依存していないモデルは、集中治療室への到着初日にしばしば行われる標準的な非特異的重症度測定と比較して、病院への入院後1〜3日で死亡率と怪我の重症度を予測するのに正確でした。 また、調査では、血液検査が増えるにつれて、精度が時間とともに増加することがわかりました。 MRIやFluid Omicsベースのバイオマーカーなどの他の測定値も客観的なデータを提供することができますが、医療環境全体で常に容易にアクセスできるとは限りません。一方、日常の血液検査は経済的で、入手が簡単で、すべての病院で利用可能です。 「最初の数日間の怪我の重症度の予測は、意思決定に臨床的に関連していますが、神経学的評価だけでは挑戦的な仕事です」とトーレス・エスピンは言いました。 「損傷が完全に運動型であるか不完全であるかを予測する可能性を示しています。損傷後の早期に定期的な血液データが不完全であるか、時間が進むにつれて予測性能の増加を示しています。 「この基礎的な研究は、臨床診療において新しい可能性を開くことができ、多くの身体的傷害の救命救急環境での治療の優先順位とリソースの割り当てに関するより詳細な決定を可能にします。」 この研究、脊髄損傷の結果の動的なバイオマーカーとしての日常的な血液検査のモデリング軌跡は、Nature'sに掲載されました NPJデジタル医学 雑誌。 #AIのブレークスルーは日常の血液検査における命を救う洞察を見つけます