Forældede Nødprotokoller Er Klar Til At Blive Moderniseret Med Maskinlæring

Nye data fra Osaka University har vist, at maskinlæringens hurtigt øgende evner nu kan udvides til nødsituationer. Et hold af forskere har vist, at teknologien nu kan effektivt assistere i at bestemme passende kandidater til Tranexamic Acid, og reducere dødelighedsraten blandt traumepatienter.

Hvad er Tranexamic Acid (TXA)?

De fleste mediciner er blot behandlinger for en eller anden tilstand. Nogle få kan dog være virkelig livreddende. En af disse er Tranexamic Acid, eller ‘TXA’. På det enkleste niveau gives TXA til patienter for at stoppe omfattende blødning, typisk som følge af en eller anden form for trauma.

Når man kigger nærmere, virker TXA ved at reducere og forhindre fortsat blødning ved at fremme blodklumpering i kroppen. Dette opnås ved at forhindre dannelse af et enzym kaldet plasmin, der arbejder på at bryde ned proteinet, der er essentiel for blodklumpering – fibrin.

Normalt er tilstedeværelsen af plasmin en god ting, da det forhindrer excessiv blodklumpering og en række sygdomme (f.eks. slagtilfælde, lungeemboli, dyb venetrombose, myocardieinfarkt osv.), der kan følge. Men i en nødsituation, hvor blødning skal kontrolleres, er TXA’s evne til at forhindre dets dannelse afgørende.

Redder Liv i Nødsituationer med Maskinlæring

Uanset om det er en frontlinjeparamedic, der arbejder på at stabilisere en patient i bagagerummet på en ambulance i bevægelse, eller en sygeplejerske, der arbejder sammen med et hold af sundhedsprofessionelle på en nødstation, forbliver TXA et vigtigt værktøj til at kontrollere ukontrolleret blødning som følge af trauma. Det er vigtigt at erkende, at TXA ikke er egnet til enhver patient, da det ofte ledsages af alvorlige bivirkninger, hvilket gør beslutningen om levering svær.

Da TXA ikke er universelt gavnligt på grund af potentielle bivirkninger, fokuserede den ovennævnte studie på at identificere specifikke undergrupper af traumepatienter, der mest sandsynligt ville have gavn af TXA-behandling. I fremtiden kan denne evne til at identificere kandidater spille en vigtig rolle i at modernisere eksisterende protokoller for at bestemme berettigelse til levering.

Ved hjælp af maskinlæringsteknikker analyserede forskerne data fra over 50.000 patienter i Japan Trauma Data Bank for at identificere otte distinkte traumafenotyper (grupperinger baseret på observerbare træk). De undersøgte derefter effekten af TXA på disse fenotyper i forhold til indlæggelsesdødelighed. Resultaterne viste, at visse undergrupper viste en betydelig reduktion i dødelighed, når de blev behandlet med TXA, mens andre ikke havde gavn af det.

Studiet understreger den diverse præsentation af traumepatienter, hvis skader varierer bredt i type og sværhedsgrad, hvilket gør det svært at forudsige behandlingseffektivitet på individbasis. Målet med denne forskning er at forbedre personlig pleje til traumepatienter, hvilket kan forbedre den samlede kvalitet af pleje og overlevelsesrater i denne højrisikopopulation. Denne tilgang til patient-specifik behandling kan føre til en mere effektiv brug af TXA i traumehåndtering, reducere unødvendige bivirkninger og optimere resultater – alt takket være maskinlæring.

Maskinlæring: En Central Katalysator Over Disruptive Teknologier

Denne studie er den seneste i en voksende gruppe af eksempler, der fremhæver, hvordan undergrupper af kunstig intelligens, som maskinlæring, kan udmærke sig som en central katalysator eller ‘kerne-teknologi’ på tværs af næsten enhver sektor – en realisation, der blev understreget i Ark Invest’s ‘Big Ideas 2024’.

Meget af dette skyldes AI’s evne til at behandle og genkende mønstre inden for enorme mængder af data. Det kan gøre det mere effektivt end nogen menneske og udvikler sig selv hurtigere og hurtigere.

Maskinlæringsspecialister

Selv om det måske vil tage noget tid, før maskinlæring bliver brugt til at bestemme, om en patient skal få TXA, er der allerede flere virksomheder, der arbejder på at udvikle teknologien yderligere. Faktisk har nogle allerede begyndt at integrere den i andre aspekter af sundhedspleje, der er lige så vigtige.

*Tal, der er angivet nedenfor, var korrekte på tidspunktet for skrivning og kan ændre sig. Enhver potentiel investor bør verificere målene*

1. NVIDIA

(NVDA )

NVIDIA har været i forkanten af AI-udvikling, hvor de har udnyttet deres kraftfulde GPU-teknologi til at fremme forskellige sektorer, herunder sundhedspleje. I sundhedspleje bruges NVIDIA’s AI-platforme til at accelerere lægemiddelforskning, medicinsk billedbehandling og genetisk analyse. For eksempel tillader deres GPU’er en hurtigere behandling af store datasæt til opgaver som billeddiagnostik, hvilket hjælper med at identificere sygdomme fra røntgenbilleder og MR-billeder med større nøjagtighed og hastighed.

NVIDIA samarbejder med forskningsinstitutioner og sundhedsorganisationer for at udvikle AI-værktøjer, der kan forudsige sygdomme, forbedre patientresultater og reducere sundhedsomkostninger. Gennem disse initiativer forbedrer NVIDIA eksisterende sundhedsapplikationer og banevej for nye måder at diagnostisere og behandle sygdomme ved hjælp af AI’s kraft.

På tidspunktet for skrivning var NVDA klassificeret som ‘Strong Buy’ af de fleste analytikere

2. Powerful Medical

Det flagskib-produkt/tjeneste fra Powerful Medical er kendt som PMCardio. Dette er en platform designet til at assistere sundhedsprofessionelle i at analysere, fortolke, diagnostisere og behandle hjertetilfælde.

Det bruger maskinlæring til at analysere EKG’er og sammenligne dem med en stor database af patientjournaler. Dette giver PMCardio mulighed for at opdage hjertetilfælde, også kaldet ‘hjerteanfald’, og andre abnormaliteter nøjagtigt og hurtigt.

Platformen udmærker sig ved sin evne til at give præcise diagnoser ved det første kontaktpunkt, hvilket er afgørende for en tidlig indgriben i hjertekrise. PMCardios teknologi er særligt betydningsfuld, fordi den hjælper med at tackle det kritiske gap i at opdage hjertetilfælde, der måske ikke er åbenlyse ved traditionelle diagnostiske metoder.

Ved at integrere AI i deres operationer tilbyder PMCardio sundhedsprofessionelle et kraftfuldt værktøj, der forbedrer pleje-koordination, strømliner triage-processen og sikrer tidlig og nøjagtig opdaging af potentielt livstruende hjertetilfælde. Denne fremgang i medicinsk teknologi fremhæver AI’s potentiale til at revolutionere feltet hjertediagnostik ved at forbedre evnen til at forudsige og behandle hjertesygdomme effektivt.

Så sent som den 1. marts 2024 har PMCardio formået at sikre €7,5M i finansiering fra Det Europæiske Innovationsråd til at fortsætte med at udvikle deres AI-baserede diagnostiske værktøjer, hvilket viser dens potentiale til at mindske en af verdens førende årsager til død.