Anistia International Reconsise Ards prevendo riscos, direcionando a ventilação e alocando tratamento

Desde os avisos precoces aos dispositivos de respiração industrial mais inteligentes, a inteligência artificial ajuda os médicos sobre a excelência da SDRA, proporcionando esperança para mais vidas preservadas por meio de cuidados pessoais baseados em dados.

análise: Inteligência artificial e aprendizado de máquina no gerenciamento de sofrimento respiratório agudo: desenvolvimentos modernos. Crédito da foto: Design_cells / Shutterstock

Em uma revisão recente publicada na revista Fronteiras em MedicinaUm grupo de autores coletou evidências modernas sobre como aprimorar a inteligência artificial (AI) e o aprendizado de máquina (ML) de previsão, classe e tratamento da síndrome de desconforto respiratório agudo (SDRA) durante a jornada do paciente.

fundo

Todos os dias, mais de mil pessoas em todo o mundo entram na UTI com SDRA, 35-45 % das pessoas com doenças graves ainda são apesar da ventilação com base em orientações e locais expostos à exposição. O atendimento tradicional funciona, no entanto, ainda é apoiado principalmente e não pode superar a incrível insegurança biológica e clínica da síndrome. Enquanto isso, o escape digital da unidade são unidades modernas de terapia intensiva, sinais vitais contínuos, registros eletrônicos de saúde (EHRs), fotografia e comprimentos de onda na ventilação excederam as capacidades da percepção humana não metálica. AI e ML estão cada vez mais explorando como ferramentas que desviam essa complexidade para uma visão implementável. No entanto, como observa a revisão, a verificação externa, a generalização e a prova de benefícios no mundo real ainda são necessidades críticas de pesquisa. Mais pesquisas são necessárias para determinar se esses algoritmos já estão melhorando a sobrevivência, a deficiência e o custo.

Aviso antecipado: espere problemas antes de começar

Os algoritmos de ML realmente explicam os pacientes que provavelmente têm relógios de ards e, às vezes, dias antes dos padrões clínicos serem atendidos. Foi demonstrado que os CNNs treinados nas imagens radiológicas do peito e ondas no sistema respiratório industrial, além dos modelos de aprimoramento gradual que nutrem dados brutos de EHR, alcançam uma área sob a curva (AUC) de até 0,95 para as tarefas de detecção ou previsão de configurações específicas. No entanto, o desempenho variam através de poeira e tipos de modelos. Essa transformação permite um diagnóstico interativo para um exame preventivo da diferença do preenchimento de ventilação pulmonar, supervisão de fluidos ou transporte para altos centros anteriores, uma característica prática durante o vírus CoVID-19 (COVID-19) quando a família da unidade de terapia intensiva é rara. A revisão destaca que a combinação de múltiplos dados, fotografia clínica, fotografia, comprimento de onda e até texto não estrutural, geralmente leva a previsões mais precisas. No entanto, a precisão do mundo real continua a depender da qualidade dos dados e da verificação externa.

Diagnóstico mais grave: perfis de risco dinâmico

Depois que o ARDS é criado, é provável que o conhecimento deteriore o guia de recursos e personalize os conselhos familiares. Redes de memória de longo prazo (LSTM) que destacam a avaliação vital da cadeia de tempo e tendências de laboratório que coletam na avaliação do fracasso dos membros da série tradicional (SOFA) e das ferramentas de fisiologia nítida simplificada (SAPS II); A análise de dor mostra um indicador de compatibilidade de 0,84 para 0,64-0,70 para graus tradicionais. Ao atualizar constantemente os riscos, esses modelos permitem que os médicos determinem a data da escalada para o oxigênio membranosa fora do corpo (ECMO) ou caminhos manchados, em vez de depender do “pior valor em 24 horas”. No entanto, a revisão alerta que a maioria dos modelos atuais se concentra no risco de mortes e que prever os resultados mais amplos (por exemplo, deficiência, qualidade de vida) ainda não é explorada.

Padrões virtuais e modelos finais

A análise de ACV, que foi aplicada à experiência multi-centros, revelou dois padrões inflamatórios repetitivos: hiper infecções, que são caracterizadas por um aumento nos intertravamentos 6 e a taxa de mortalidade de 40 a 50 %e a falta de infecções, associadas a falhas mais baixas nos órgãos e uma taxa de mortalidade de aproximadamente 20 %. As respostas do tratamento contradizem. A pressão positiva positiva do vidro (PEEP) prejudica o grupo excessivo de infecções, no entanto, pode ajudar na falta de infecções. Os modelos de fortalecimento do gradiente agora são nomeados por essa aparência com laboratórios rotineiros e vibrantes de 0,94-0,95, que abre caminho para experimentos para o padrão aparente de corticosteróides, estratégias de fluidos ou biologia emergente. A revisão também descreve subspécies adicionais para ARDs, como aquelas que dependem da mecânica respiratória, RaioOu dados multilaterais. E confirma que o sub -tipo em tempo real é uma meta decisiva para o futuro medicamento cuidadoso.

O suporte respiratório mais inteligente

A Anistia Internacional também melhora as decisões diárias de ventilação. A rede nervosa multi -tarefa imita como alterar o oxigênio e a conformidade 45 minutos após uma modificação de peelp, permitindo os “mecanismos de teste” virtuais em vez de calibração e erro experimentais. A energia mecânica (MP) é a energia conectada ao pulmão a cada minuto e excede 12 joules por minuto em pacientes com o maior risco de desenvolver o sistema respiratório artificial. O XGBost modela portas de MP exclusivo e espera uma unidade de terapia intensiva da AUC de 0,88. Quanto à falta de sincronização do paciente (PVA), os dispositivos de detecção de aprendizado profundo excedem milhões de respirações e atingem com precisão mais de 90 %, ou avisos reais de tempo ou mesmo correção autêntica. No entanto, a revisão observa que a maioria dos modelos de detecção de PVA ainda está no modo de não comunicação e que em sistemas de implementação oportunos reais ainda estão em desenvolvimento.

Decisões de alto risco: ECMO e edição

A ECMO pode salvar a troca gasosa, mas consome grandes recursos em termos de emprego e suprimentos. A previsão de hierarco, o monitoramento precoce e a classificação pré -externa de oxigênio membranosa (ECMO) combinam entre a composição da população, os resultados do laboratório, os sinais biológicos precisos separadamente para prever a previsão do ECMO 96 horas atrás (AUC = 0,89 em 48 horas) e o tempo de encaminhamento. No outro extremo da viagem, os sistemas baseados em inteligência artificial são explorados para prever a data da respiração artificial de We, que leva a uma ventilação mecânica encurtada e à hospitalização dos estudos de prova de conceito. No entanto, a revisão destaca que a maioria dos estudos de inteligência artificial de desmame e tubos é geralmente realizada nos grupos unidades de terapia intensiva, em vez de grupos especiais de SDRA, e as evidências diretas na SDRA ainda são raras. A fusão da ferramenta um dia pode criar uma plataforma completa de tomada de decisão, mas esse ainda é um objetivo ambicioso.

Algoritmos de próxima geração e barreiras do mundo real

As relações GNNs (GNNs) entre pacientes, tratamentos e variáveis fisiológicas, que provavelmente revelam grupos de risco ocultos. Os exercícios federais de aprendizagem (FL) compartilham modelos conjuntos por meio de hospitais sem transferir dados de saúde protegidos e melhorar a circular. A aprendizagem auto -supervisora (SSL) reforça bilhões de formas de ondas não intencionais para fortes antes do treinamento. Modelos LLMS e variáveis multimídia emergindo como cavalos, pedindo modelos especializados de fotos ou ondas e gerando planos legíveis em humanos. Além disso, a revisão destaca o raciocínio causal e a aprendizagem de reforço (RL) como currículos promissores para simular os cenários de “e se” e para agentes internacionais de anistia que tomam decisões em série nos ambientes dinâmicos da unidade de terapia intensiva. Essas tecnologias são visões mais ricas, mas ainda enfrentam obstáculos relacionados à qualidade dos dados, interpretação e integração do fluxo de trabalho que deve ser processado antes da adoção clínica de rotina.

No campo da detecção de medicamentos, a revisão indica que, embora a inteligência artificial tenha permitido o alvo e o composto em doenças pulmonares relevantes (como revestimento desconhecido), os tratamentos da ARDS para os tratamentos da ARDS ainda são amplamente conceitos no momento.

Conclusões

Para resumir, as evidências atuais indicam que a inteligência artificial e o ML podem descobrir SDRA anteriormente, estragando os riscos com mais precisão, ventilação para mecânica pulmonar individual e direcionando tratamentos caros, como a ECMO. Os algoritmos de padrões aparentes realmente colocam os pacientes que se beneficiam ou sofrem de uma quirópia alta, enquanto os neurônios esperavam a lesão de MP e PVA no tempo real. A próxima geração de GNNs, FL, RL, raciocínio causal e LLMs pode ser tecida em recomendações coerentes ao lado da cama. Experiências futuras rigorosas, relatórios transparentes e interfaces amigáveis do amigo permanecem necessárias para traduzir esses desenvolvimentos digitais em vida preservada e prevenir deficiências.