DeepAnT az intenzív terápiában: rendszer az intenzív terápiás betegek prediktív monitorozására és anomáliák felismerésére

A modern intenzív osztályokon minden másodperc számít. A beteg állapotának kritikus változásai perceken belül különbséget tehetnek élet és halál között. A magasan fejlett Megfigyelőrendszerek ellenére az orvosok és az ápolószemélyzet gyakran szembesül az adatok áradatával adatáradattal szembesülnek: A szívritmus, az oxigéntelítettség, a vérnyomás, a légzésszám, a laboratóriumi értékek és számos más életfontosságú adat egyéb életjelek valós időben kerülnek rögzítésre. A kihívást nem az adatok hiánya jelenti Hanem a kritikus eltérések korai felismerése, mielőtt azok klinikailag manifesztálódnának.

Itt lép a képbe a DeepAnT - az intenzív betegek prediktív megfigyelésére szolgáló rendszer betegek és az anomáliák észlelésére, amely többváltozós idősorokból tanul, mintákat azonosít azonosítja a mintákat és jelzi az anomáliákat, mielőtt kritikus események bekövetkeznének.

Az intenzív osztályok kihívása

Az intenzív osztályokon a hagyományos megfigyelőrendszerek általában rögzített küszöbértékekkel dolgoznak. Példa: Ha az oxigéntelítettség 90% alá csökken, riasztás lép életbe. A probléma:

• Túl sok a téves riasztás (a mozgási artefaktumok, a rövid távú értékingadozások és a téves riasztások miatt) vagy technikai problémák)
• Késői észlelés - a riasztások csak akkor lépnek működésbe, amikor az értékek már elérték a kritikus értéket Már elérték a kritikus értéket.
• Riasztási fáradtság - az egészségügyi személyzet hozzászokik a gyakori téves riasztásokhoz, lassabban reagálnak, vagy öntudatlanul figyelmen kívül hagyják azokat.

DeepAnT: Prediktív intelligencia a kritikusan beteg betegek megfigyeléséhez

A DeepAnT nem helyettesíti a meglévő orvostechnikai eszközöket - ez egy magasabb szintű tanulási intelligenciaréteg, amely a megfigyelőrendszerek és az orvosi csapat között működik orvosi csapat.

A DeepAnT valós idejű prediktív anomália-felismerő motorja egyszerre elemez:

• (pl. szívfrekvencia, vérnyomás, _SpO2, légzésszám, hőmérséklet)
• A laboratóriumi értékek és a gyógyszerektendenciái
• Időbeli minták (napszak, kezelési fázisok, posztoperatív szakaszok)
• Kontextuális információk (lélegeztetési állapot, gyógyszeradagolás, műtéti előzmények)

Korai figyelmeztetés a reakció helyett

Ahelyett, hogy csak az akut küszöbérték-eltérésekre reagálna, a DeepAnT felismeri a finom változásokat a létfontosságú funkciók kölcsönhatásában - jóval azelőtt, hogy azok emberi szemmel láthatóak vagy klinikailag felismerhetőek lennének emberi szemmel felismerhetőek.

Példa: A légzésszám enyhe, de folyamatos emelkedése, az oxigénszaturáció minimális csökkenésével kombinálva oxigéntelítettség és a szívfrekvencia-variabilitás változása a szepszis kialakulásának korai jelzője lehet a szepszis kialakulását. A DeepAnT felismerné ezt, és már órákkal azelőtt riasztaná a csapatot , mielőtt a kritikus esemény előtt.

Előnyök a klinikai gyakorlatban

• Akár 70%-kal kevesebb téves riasztás - a valóban releváns eseményekre való összpontosítás
• Korai beavatkozás - potenciálisan életmentő időmegtakarítás
• Folyamatos tanulás - a rendszer alkalmazkodik az egyéni betegmintákhoz
• Integráció a meglévő rendszerekbe - nincs szükség hardver cseréjére, Integráció API-n vagy meglévő IT-struktúrákon keresztül
• A személyzet munkaterhelésének csökkentése - kevesebb stressz a riasztások miatt, több idő a közvetlen betegellátásra

Alkalmazási forgatókönyvek

• Műtét utáni intenzív ellátás monitorozása - a nagyobb műtétek utáni komplikációk felismerése
• Szepszis megelőzése - korai figyelmeztetés a fertőzés első jeleinél
• Kardiológiai intenzív osztály - szívritmuszavar vagy szívelégtelenség romlásának észlelése
• Neonatológia - a koraszülöttek apnoe epizódjainak korai felismerése

Mérhető hatások

A DeepAnT-vel végzett tesztprojektek során a következő eredmények születtek:

• a beteg állapotának kritikus romlásának30-50%-kal korábbi felismerése
• A műszakonkénti riasztások számánakjelentős csökkenése
• Fokozott biztonság a betegek, a hozzátartozók és az orvosi csapatok számára

Következtetés

A DeepAnT "Rendszer az intenzív terápiás betegek prediktív megfigyelésére és az anomáliák észlelésére" a következőket kínálja döntő előnyt jelent a modern intenzív osztályok számára: proaktív orvoslás a reaktív válsághelyzetek helyett Krízisbeavatkozás.

A prediktív intelligencia, a többváltozós idősorelemzés és a folyamatos tanulás kombinációja révén a DeepAnT A DeepAnT a nyomasztó adatáradatot egyértelmű, cselekvőképes korai figyelmeztető mechanizmussá alakítja át Korai figyelmeztető mechanizmus. Az eredmény: kevesebb téves riasztás, jobb döntések, több idő - és a legjobb esetben megmentett életek a legjobb esetben is megmentett életek.