Сепсис залишається однією із провідних причин госпітальної смертності у світі, а ефективність лікування безпосередньо залежить від швидкості встановлення діагнозу. Кожна година затримки з початком антибактеріальної терапії, інфузійної підтримки та контролю органної дисфункції суттєво погіршує прогноз. Водночас ранні прояви сепсису часто є неспецифічними: гарячка, тахікардія, порушення свідомості або задишка можуть супроводжувати десятки інших патологічних станів, через що навіть досвідчені клініцисти нерідко стикаються із запізнілим розпізнаванням критичного стану.
Читайте также: Точка довіри: чому роль медсестер і медбратів у веденні ТБ зростає
Управління з контролю за якістю харчових продуктів та медикаментів США (FDA) схвалило одну з перших клінічних систем на основі штучного інтелекту для раннього виявлення сепсису. Targeted Real-Time Early Warning System – метод цілеспрямованого раннього попередження в реальному часі, розроблений дослідниками Університету Джонса Гопкінса (Балтимор, США) та впроваджений компанією Bayesian Health. Алгоритм аналізує електронні медичні записи, лабораторні показники, дані моніторингу, призначення, історію хвороби та записи медичного персоналу, оцінюючи ризик розвитку сепсису ще до появи очевидної клінічної картини.
Особливістю системи є здатність працювати з великими масивами неструктурованих клінічних даних, які складно швидко інтерпретувати людині в умовах інтенсивного стаціонарного навантаження. Після виявлення потенційно небезпечних патернів медична команда отримує автоматичне сповіщення, що дозволяє оперативно провести додаткову оцінку пацієнта та за потреби розпочати лікування. За даними розробників, технологія здатна ідентифікувати сепсис на 2–48 годин раніше, порівнюючи із традиційними підходами.
Система вже використовується у низці великих американських медичних центрів, зокрема Cleveland Clinic, MemorialCare та University of Rochester School of Medicine. У лікарнях, де технологію інтегрували у клінічну практику, повідомляють про зниження летальності, пов’язаної із сепсисом, на близько 18–20 %, а також про скорочення тривалості госпіталізації та частоти тяжких ускладнень. Для сучасної інтенсивної терапії це має особливе значення, оскільки сепсис асоціюється майже із третиною внутрішньолікарняних смертей.
Читайте также: Деми Мур Супруг: История Личной Жизни и Влияние на Карьеру
Керівниця проєкту професорка Сухі Сарія із Johns Hopkins AI & Healthcare Lab наголошує, що алгоритм не замінює клінічне мислення лікаря, а створює додатковий рівень контролю за пацієнтом. Концепція так званого «pre-suspicion screening» – виявлення ризику ще до клінічної підозри лікаря – стала ключовою перевагою системи. Саме цей часовий резерв, за словами її авторів, дозволяє реально впливати на виживаність.
FDA надало технології статус Breakthrough Device, що прискорює впровадження інновацій для лікування загрозливих для життя станів. Додатково схвалення відкриває лікарням доступ до програм фінансового відшкодування Medicare та Medicaid (національні програми медичного страхування у США) за використання нових медичних технологій, що може пришвидшити масштабування системи.
Джерело: https://www.news-medical.net/news/20260512/Johns-Hopkins-researchers-develop-life-saving-AI-for-early-sepsis-detection.aspx
Читайте также: Мэрилин Монро Фигура: особенности и влияние на образ женщины в культуре
Вхід в особистий кабінет
Вхід
