KI erkennt Corona-Patienten für Intensivstation
Innovatives neurologisches Netzwerk wertet 200 Parameter zu mehr als 95 Prozent genau aus
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Künstliche Intelligenz: Unterstützung für Ärzte (Foto: pixabay.com/Gerd Altmann) |
Waterloo (pte014/06.12.2021/10:30)
Eine neue Technologie könnte Medizinern während der COVID-19 Pandemie dabei helfen, das Meiste aus den eingeschränkten Ressourcen zu machen, in dem sie Patienten identifiziert, die eine Behandlung auf der Intensivstation benötigen. Das von Forschern der University of Waterloo https://uwaterloo.ca und dem Start-Up DarwinAI https://darwinai.com entwickelte System nutzt künstliche Intelligenz für die Vorhersage der Notwendigkeit eines Aufenthalts auf der Intensivstation basierend auf mehr als 200 Punkten klinischer Daten. Dazu gehören Vitalparameter, die Ergebnisse von Bluttest und die medizinische Vorgeschichte.
Laut dem leitenden Wissenschaftler ‚Alexander Wong handelt es sich dabei um einen sehr wichtigen Schritt beim klinischen Decision-Support-Process für die Triage von Patienten und der Entwicklung von Behandlungsplänen. Die neue KI-Software wurde mit den Daten von fast 400 Fällen am Hospital Sirio-Libanes in Sao Paulo trainiert, bei denen Ärzte die Entscheidung getroffen hatten, ob Patienten auf die Intensivstation kommen sollten.
Basierend auf den von diesen bestehenden Daten gelernten Lektionen, kann das neuronale Netzwerk die Notwendigkeit einer Einlieferung auf die Intensivstation mit einer Genauigkeit von mehr als 95 Prozent ermitteln. Es identifiziert auch die Schlüsselfaktoren, die dieser Entscheidung zu Grunde liegen, damit die Mediziner ihnen eher vertrauen können. Anstatt Ärzte zu ersetzen, soll die neue Technologie sie mit einem neuen Werkzeug ausstatten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass die Patienten, die die Intensivpflege am dringendsten benötigen, sie auch bekommen.
[b]Technologie ersetzt Ärzte nicht[/b]
„Das Ziel ist des Medizinern dabei zu helfen, basierend auf früheren Fallgeschichten und Ergebnissen raschere und kosistentere Entscheidungen zu treffen. Es geht um die Erweiterung ihrer Expertise, um die Nutzung medizinischer Ressourcen zu optimieren und die Patientenversorgung zu individualisieren." Die Forscher haben die Technologie für Forscher auf der ganzen Welt frei zugänglich gemacht, damit weitere Verbesserungen erzielt werden können. Derzeit wird die neue Technologie in ein größeres klinisches Decision-Support-System eingebaut, das von der laufenden COVID-Net Open-Source Initiative entwickelt wird, die Ärzte ebenfalls dabei unterstützt, COVID zu erkennen und die Schwere mit Unterstützung der KI festzustellen. Ausgangspunkt dabei ist die Analyse von medizinischen Bildern. Die Forschungsergebnisse werden am 10. Dezember bei Conference on Neural Information Processing Systems https://nips.cc der Öffentlichkeit präsentiert.
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