研究表明，人工智能早期预警系统有望预防医院死亡

一项新的研究表明，一种人工智能预警系统可以预测哪些患者在住院期间有恶化的风险，这与意外死亡的减少有关。

周一发表在《加拿大医学协会杂志》(Canadian Medical Association Journal)上的这项研究发现，使用人工智能工具后，圣迈克尔医院(St. Michael’s Hospital)普通内科病房的患者非姑息治疗死亡率降低了26%。

“我们已经看到人工智能在医学领域有很多炒作和兴奋。我们也没有看到这些工具在实际临床环境中的实际部署，”首席作者Amol Verma博士说，他是多伦多医院的普通内科专家和科学家。

Verma同时也是多伦多大学(University of Toronto)医学领域的人工智能研究和教育教授，他在接受采访时说:“这是一个经过严格测试和评估的工具的早期例子，它显示出了实际帮助改善患者护理的希望。”

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维尔马说，这项名为CHARTwatch的技术可以连续分析100多条关于病房里每个病人的不同信息。

当人工智能工具预测到病人病情恶化时，它会向医生和护士发出警报，促使他们迅速进行干预。

“机器学习工具收集的信息已经在病人的电子病历中例行收集，”他说。

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这包括年龄和病史等信息，以及生命体征、血压、心率和实验室测试结果等测量结果。

维尔马说:“它收集所有这些信息，预测他们未来患重病的风险，然后每小时根据所有这些情况随时间的变化更新它的模型预测。”

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如果临床医生在检查患者后同意人工智能的预测，就会采取必要的行动。这包括将患者转移到重症监护病房，给他们抗生素治疗脓毒症等严重感染，或者更频繁地监测患者。

维尔马说，如果病人的死亡是不可避免的，他们将比其他情况下更早接受临终关怀，从而减轻他们的痛苦。

“重要的是，人工智能不会告诉临床医生‘开这种药，你知道，干预这种测试或这种治疗。’这一切都取决于护士和医生的判断。”

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“这是一个信号，告诉我们，‘嘿，注意这个病人。’”

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维尔马说，在繁忙的医院环境中，这些早期预警信号很重要，因为每个护士或医生都要照顾许多病人，这些病人要接受多次实验室检查、医学成像和其他可能改变预后的干预措施。

“人类不可能同时盯着20、30个病人，”他说。

该研究的资深作者之一穆罕默德·马姆达尼(Muhammad Mamdani)表示，人工智能可以处理大量关于患者的数据，并将其与人类临床医生的判断相结合，可以带来更好的护理。

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马姆达尼说，医生和护士在使用这个工具时，应该总是小心谨慎。马姆达尼是多伦多团结健康中心(Unity Health Toronto)的数据科学和高级分析副总裁，该机构包括圣迈克尔医院(St. Michael’s Hospital)。

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“我们告诉临床医生的是，‘如果你认为这个病人会死，但算法说，人工智能说，‘不，他们很好’，不要相信人工智能。相信你的直觉，”他说。

“但如果人工智能说‘这个病人会死’，而你不这么认为，不要相信自己的直觉。相信人工智能。’”

该研究调查了2020年11月1日至2022年6月1日期间使用人工智能工具的普通内科病房的非姑息性患者死亡情况，并将其与未使用该技术的前一段时间(2016年11月1日至2020年6月1日)进行了比较。

研究人员发现，不使用人工智能的非姑息性死亡率为2.1%，而使用人工智能的非姑息性死亡率为1.6%。

为了减少将结果归因于不同时间段的可能性，研究人员使用了医院的心脏病学、呼吸学和肾脏病学部门作为比较，这些部门没有人工智能工具。这些单位在两个时间段内的非姑息性死亡均无差异。

研究人员控制了年龄等潜在的混杂因素。此外，由于研究期间恰逢COVID-19大流行，这可能是影响结果的另一个变量，研究人员排除了有关COVID患者的数据。

总的来说，该研究包括13649名普通内科住院患者和8470名心脏病学、呼吸学和肾脏病学比较住院患者。

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Verma说，虽然结果很有希望，但应该谨慎解读，需要进行随机对照试验，以使人工智能研究达到与药物和药物研究相同的标准。

阿尔伯塔大学(University of Alberta)医学院教授罗斯·米切尔(Ross Mitchell)没有参与这项研究，他说这项研究“非常令人鼓舞”。

“这种特殊的技术，CHARTwatch，需要在更广泛的意义上进行研究，”米切尔说，他是阿尔伯塔省卫生服务局健康领域人工智能的主席。

“它需要在加拿大更多的医院部署，这样我们才能让不止一家医院参与进来。”