由蒙納士大學的工程師和心臟病學專家領導的一個研究小組利用人工智能 (AI) 開發(fā)了一種算法，可以準確預測需要外部心肺支持 (ECMO) 的重癥監(jiān)護患者的生存率。ECMO預測算法又稱為“ECMO PAL”，是第一個在大型國際患者隊列中訓練和驗證的由人工智能驅(qū)動的ECMO生存評分。

這項研究的重要性和開創(chuàng)性得到了澳大利亞和新西蘭心臟協(xié)會 (CSANZ) 的認可。體外膜肺氧合 (俗稱ECMO) 是一種在體外操作的人工心肺系統(tǒng)，常用于支持患有嚴重心臟和呼吸衰竭的重?；颊?。

ECMO可以拯救生命，但它也兼具復雜、高風險和昂貴的特性，因此適當?shù)幕颊哐C選擇至關(guān)重要。

在蒙納士大學心肺工程與技術(shù)實驗室 (CREATElab) 副主任、生物醫(yī)學工程師Andrew Stephens博士和Michael ?eman博士的領導下，多學科研究團隊著手開發(fā)一種準確有益的預測措施，以改善有關(guān)ECMO患者選擇、管理和資源分配的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

人工智能衍生模型ECMO PAL在預測ECMO治療結(jié)果的能力方面優(yōu)于所有現(xiàn)有廣泛使用的評分系統(tǒng)。

ECMO PAL被證實在不同地理區(qū)域范圍都具有高度的可靠性和通用性，并且能夠?qū)Σ煌幕颊呷后w做出準確的預測。

Stephens 博士進一步補充到：“使用人工智能為我們提供了一種先進的替代統(tǒng)計方法來開發(fā)風險和生存評分。”

>>免費領全球留學白皮書，了解各大學報考條件、費用、開學時間、含金量<<