获FDA批准上市,AI预警猝死提前到6小时

日前,首个用于预测和预防患者院内猝死的早期预警系统——WAVE Clinical Platform,经美国FDA批准上市,可辅助医护人员对潜在的、可能遭受致命性心脏病发作或呼吸衰竭的患者进行早期干预,减少医院患者猝死的发生。

WAVE Clinical Platform 是一个7×24在线的远程监测平台,采用人工智能算法自动计算重症患者病情恶化的风险,从而使临床医生对猝死风险的干预提前到6小时。

据悉,该系统采用的AI算法称为 Visensia Safety Index,其通过监测存在于医生工作站、移动设备和电子病历中的高危患者的生命体征,并将这些生理和医学相关的实时数据呈现为可视化图表,形成一目了然的数字化显示和预警。

匹兹堡大学医学中心(UPMC)在一项涉及1000名患者的持续性监测(第一阶段连续监测18248小时)研究中,证实了 Visensia 算法能够早期发现临床异常情况,并结合自动预警实现猝死预防。研究显示:该算法能够监测到100%的UPMC专家团队发现的临床异常情况,将患者病情恶化的早期预警时间提前到平均6.3小时。

据了解,Visensia 通过监测心率、呼吸频率、体温、血氧饱和度和血压等五种生命体征,并设定会引发猝死的警戒阈值,如心率140次/分,呼吸频率36次/分,收缩压200mmHg,舒张压>110mmHg,脉搏氧饱和度

值得注意的是,Visensia 能够发现监测数据之间的相关性,将所有监测数据融合到一个数值中做出综合判断。例如,单纯呼吸频率的轻微下降可能不是严重问题,就不需要向医生发送警报,但与血压峰值同时下降,预示病患情况正在恶化,系统自动给医生的手机、平板、电脑等设备发送警报提醒。

总体而言,Visensia 早期预警是准确且具有特异性的。研究显示:在一个拥有24张床的病房,采用 Visensia 算法的早期监测系统,每天进行超过警戒阈值的警报次数约为4.25次,无效的“假警报”发送几率非常低,降低了对医生系统操作的干扰。

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