L'algoritmo AI riduce la mortalità da sepsi del 17% nei pronto soccorsi dell'UC San Diego
- L'IA di UC San Diego, COMPOSER, riduce del 17% i decessi per sepsi individuando i primi segnali.
- COMPOSER monitora oltre 150 fattori del paziente per identificare i rischi di sepsi e avvisare il personale medico.
- UC San Diego Health è leader nella pianificazione sanitaria basata sull'IA per ampliarne l'utilizzo a vantaggio della cura dei pazienti.
In uno sviluppo rivoluzionario, uno studio recente condotto da ricercatori della School of Medicine dell'Università della California a San Diego ha rivelato l'impatto notevole dell'intelligenza artificiale (IA) nell'identificare i pazienti a rischio di infezione da sepsi.
Lo studio, pubblicato nell'edizione online del 23 gennaio 2024 di npj Digital Medicine, ha introdotto un modello IA chiamato COMPOSER, portando a una significativa riduzione del 17% dei tassi di mortalità dei pazienti.
Sorveglianza continua con COMPOSER
Il modello IA COMPOSER, progettato e sviluppato dal team di ricerca, opera silenziosamente ed efficacemente dietro le quinte nei dipartimenti di emergenza di UC San Diego Health.
All'arrivo, l'algoritmo inizia a monitorare oltre 150 variabili del paziente, inclusi i risultati dei laboratori, i segni vitali, i farmaci attuali, la demografia e la storia medica, che potrebbero indicare un rischio di sepsi.
Se l'IA identifica più fattori di rischio, segnalando un alto potenziale di infezione da sepsi, avvisa immediatamente il personale infermieristico attraverso il sistema di cartelle cliniche elettroniche dell'ospedale.
Il team infermieristico collabora con i medici per determinare i piani di trattamento più adatti per questi pazienti, potenzialmente salvando vite avviando interventi precoci.
Scoprire modelli nascosti
Uno dei punti di forza del modello IA COMPOSER è la sua capacità di rilevare modelli di rischio complessi e sottili che potrebbero sfuggire all'occhio umano. Analizzando questi fattori di rischio, l'IA può fornire previsioni altamente accurate di sepsi. Al contrario, se i modelli di rischio possono essere attribuiti ad altre condizioni con maggiore confidenza, non vengono generati avvisi, garantendo un focus sui casi veri di sepsi.
Lo studio condotto da UC San Diego ha esaminato l'impatto di COMPOSER su oltre 6.000 ricoveri di pazienti prima e dopo il suo dispiegamento nei dipartimenti di emergenza di UC San Diego Medical Center a Hillcrest e Jacobs Medical Center a La Jolla.
Questa ricerca segna il primo caso in cui un modello di deep learning IA che utilizza reti neurali artificiali ha migliorato i risultati dei pazienti identificando correttamente le preoccupazioni per la salute.
Il Dr. Gabriel Wardi, Capo della Divisione di Terapia Intensiva nel Dipartimento di Medicina di Emergenza alla School of Medicine di UC San Diego, sottolinea l'importanza di COMPOSER nell'accelerare la terapia salvavita per i pazienti.
Il modello IA è attivo da dicembre 2022 e ora sta espandendo la sua portata alle unità di degenza in vari ospedali di UC San Diego Health, incluso il prossimo UC San Diego Health East Campus.
L'impegno di UC San Diego Health per l'IA nella sanità
UC San Diego Health è in prima linea nell'integrazione dell'IA nella sanità. Recentemente, l'istituzione ha nominato il suo primo Chief Health AI Officer e ha istituito il Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation.
Questo centro sviluppa soluzioni sanitarie avanzate e sofisticate che sfruttano la tecnologia IA.
Oltre al modello IA COMPOSER, UC San Diego Health sta anche esplorando modi innovativi per incorporare l'IA nelle operazioni sanitarie. Ad esempio, l'istituzione ha avviato un programma pilota in collaborazione con Epic, un sistema di cartelle cliniche elettroniche basato su cloud, e l'integrazione generativa IA di Microsoft.
Questo programma semplifica la stesura di risposte di messaggi compassionevoli tramite ChatGPT, consentendo ai medici e agli operatori sanitari di dedicare più tempo alle cure dei pazienti.
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Brian Koome
Brian Koome vanta oltre sette anni di esperienza nella reportistica su blockchain e criptovalute, essendo attivo nel settore dal 2017. Ha contribuito a pubblicazioni leader, tra cui BlockToday.com. Inoltre, ha sviluppato il corso Ethereum 101 per BitDegree.org prima di unirsi a Cryptopolitan come scrittore a tempo pieno. Brian si occupa di guide evergreen (EG), approfondimenti, interviste e analisi dei prezzi. Il suo focus su DeFi, innovazione blockchain e progetti crypto emergenti affascina i lettori.
