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华盛顿特区(2019年11月7日)-机器学习是一种人工智能形式,可能有助于改善对肾衰竭患者的护理。这些发现来自一项研究,该研究将在2019年11月5日至11月10日在华盛顿特区的沃尔特·E·华盛顿会议中心举行的ASN肾脏周上发表。

在这项研究中,Ollie Fielding(纽约pulseData)和他的同事们部署了机器学习模型,以识别有需要肾脏替代疗法(例如透析或肾脏移植)风险的患者。使用110,998名患者的电子健康记录数据库来创建机器学习模型,以预测肾衰竭的进展。该系算患者的每周风险评分,对于具有高风险评分的患者,将发送警报,以便由多学科的临床医生团队进行治疗讨论。

自部署机器学习模型以来,有54%的患者在最佳条件下开始透析。这比使用机器学习模型之前的47.3%的全国平均水平高出20%和14%的全国平均值的三倍。

“使用人工智能可以帮助您在正确的时间将精力集中在正确的患者身上,但是需要人力和临床护理专家才能真正改善患者的预后。大规模的预测分析可以扩大高度专注的护理团队”,菲尔丁说。通过在不良事件发生之前而不是之后提供护理,改变医疗保健动态的潜力巨大。影响肾脏护理服务交付的可能性非常令人兴奋。”

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