Veraltete Notfallprotokolle sollen durch Machine Learning modernisiert werden

Neue Daten der Osaka University haben gezeigt, dass die rasch zunehmenden Fähigkeiten von Machine Learning möglicherweise auch auf Notfallsituationen ausgedehnt werden können. Ein Team von Forschern hat gezeigt, dass die Technologie effektiv dabei helfen kann, geeignete Kandidaten für Tranexamic Acid (TXA) zu bestimmen und so die Sterblichkeitsrate bei Traumapatienten zu senken.

Was ist Tranexamic Acid (TXA)?

Die meisten Medikamente sind einfach Behandlungen für bestimmte Erkrankungen. Einige jedoch können wirklich lebensrettend sein. Eines davon ist Tranexamic Acid, oder ‘TXA’. Auf seiner einfachsten Ebene wird TXA Patienten verabreicht, um ausgedehntes Bluten zu stoppen, das typischerweise durch eine Art von Trauma verursacht wird.

Wenn man genauer hinschaut, wirkt TXA, indem es weiteres Bluten verhindert und die Bildung von Blutgerinnseln im Körper fördert. Es erreicht dies, indem es die Bildung eines Enzyms namens Plasmin verhindert, das das Protein, das für die Gerinnung erforderlich ist – Fibrin – abbaut.

Normalerweise ist die Anwesenheit von Plasmin etwas Gutes, da es übermäßige Gerinnung und eine Vielzahl von Erkrankungen (z.B. Schlaganfälle, Lungenembolien, tiefe Venenthrombosen, Myokardinfarkte usw.) verhindert, die durch übermäßige Gerinnung entstehen können. In einer Notfallsituation, in der das Bluten jedoch kontrolliert werden muss, ist die Fähigkeit von TXA, die Bildung von Plasmin zu verhindern, von entscheidender Bedeutung.

Lebensrettung in Notfallsituationen mit Machine Learning

Ob es sich um einen Paramedic handelt, der in einem fahrenden Krankenwagen einen Patienten stabilisiert, oder um eine Krankenschwester, die in einem Notfallzimmer mit einem Team von Gesundheitsfachleuten zusammenarbeitet, TXA bleibt ein wichtiges Werkzeug für die Kontrolle von unkontrolliertem Bluten, das durch Traumata verursacht wird. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass TXA nicht für jeden Patienten geeignet ist, da es oft von schwerwiegenden Nebenwirkungen begleitet wird, was die Entscheidung über die Verabreichung schwierig macht.

Die Erkenntnis, dass TXA nicht universell vorteilhaft ist, da es von potenziellen Nebenwirkungen begleitet wird, konzentrierte sich die vorerwähnte Studie darauf, spezifische Traumapatienten-Subgruppen zu identifizieren, die wahrscheinlich von der TXA-Behandlung profitieren würden. In Zukunft könnte diese Fähigkeit, Kandidaten zu identifizieren, eine wichtige Rolle bei der Modernisierung bestehender Protokolle für die Bestimmung der Eignung für die Verabreichung spielen.

Mithilfe von Machine-Learning-Techniken analysierten die Forscher Daten von über 50.000 Patienten in der Japan Trauma Data Bank, um acht verschiedene Trauma-Phänotypen (Gruppierungen auf der Grundlage beobachtbarer Merkmale) zu identifizieren. Sie untersuchten dann die Auswirkungen von TXA auf diese Phänotypen in Bezug auf die In-Hospital-Mortalität. Die Ergebnisse zeigten, dass bestimmte Subgruppen eine signifikante Reduktion der Mortalität aufwiesen, wenn sie mit TXA behandelt wurden, während andere nicht profitierten.

Die Studie unterstreicht die vielfältigen Präsentationen von Traumapatienten, deren Verletzungen sich stark in Art und Schwere unterscheiden, was es schwierig macht, die Wirksamkeit der Behandlung auf individueller Basis vorherzusagen. Das Ziel dieser Forschung ist es, die personalisierte Versorgung von Traumapatienten zu verbessern und so die allgemeine Qualität der Versorgung und die Überlebensraten in dieser Hochrisikopopulation zu verbessern. Dieser Ansatz für eine patientenspezifische Behandlung könnte zu einer effektiveren Verwendung von TXA in der Traumaversorgung führen, unnötige Nebenwirkungen reduzieren und die Ergebnisse optimieren – all dies dank Machine Learning.

Machine Learning: Ein zentraler Katalysator bei disruptiven Technologien

Diese Studie ist das neueste Beispiel in einer wachsenden Anzahl von Beispielen, die zeigen, wie Subsets von künstlicher Intelligenz, wie Machine Learning, als zentraler Katalysator oder ‘Kern-Technologie’ in fast jedem Sektor hervorragend sein können – eine Erkenntnis, die in Ark Invests ‘Big Ideas 2024’ unterstrichen wurde.

Viel davon wird der Fähigkeit von KI zugeschrieben, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu verarbeiten. Sie kann dies effizienter als ein Mensch und verbessert sich immer schneller.

Machine Learning-Spezialisten

Obwohl es noch einige Zeit dauern mag, bis Machine Learning zur Bestimmung, ob ein Patient TXA erhalten soll, in der Praxis eingesetzt wird, gibt es bereits mehrere Unternehmen, die daran arbeiten, die Technologie weiterzuentwickeln. Tatsächlich haben einige bereits begonnen, sie in andere Bereiche der Gesundheitsversorgung zu integrieren, die ebenso wichtig sind.

*Die Zahlen wurden zum Zeitpunkt des Schreibens erhoben und können sich ändern. Jeder potenzielle Investor sollte die Metriken überprüfen*

1. NVIDIA

(NVDA )

NVIDIA war an der Spitze der KI-Entwicklung und nutzt seine leistungsstarken GPU-Technologien, um verschiedene Sektoren, einschließlich der Gesundheitsversorgung, voranzutreiben. In der Gesundheitsversorgung werden NVIDIA’s KI-Plattformen zur Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung, der medizinischen Bildgebung und der genetischen Analyse eingesetzt. Zum Beispiel ermöglichen ihre GPUs eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen für Aufgaben wie die Bildgebungsdiganostik, um Krankheiten aus Röntgenbildern und MRTs mit größerer Genauigkeit und Geschwindigkeit zu identifizieren.

NVIDIA arbeitet mit Forschungseinrichtungen und Gesundheitsorganisationen zusammen, um KI-Tools zu entwickeln, die Krankheiten vorhersagen, die Patientenergebnisse verbessern und die Gesundheitskosten senken. Durch diese Initiativen verbessert NVIDIA bestehende Gesundheitsanwendungen und bahnt neue Wege für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten mit der Kraft der KI.

Zum Zeitpunkt des Schreibens wurde NVDA von der Mehrheit der Analysten als ‘Strong Buy’ eingestuft

2. Powerful Medical

Das Flaggschiff-Produkt/Dienstleistung von Powerful Medical ist bekannt als PMCardio. Dies ist eine Plattform, die Gesundheitsfachleuten hilft, kardiovaskuläre Ereignisse zu analysieren, zu interpretieren, zu diagnostizieren und zu behandeln.

Es verwendet Machine Learning, um EKGs zu analysieren und sie mit einer umfassenden Datenbank von Patientenakten zu vergleichen. Dies ermöglicht PMCardio, Myokardinfarkte und andere Anomalien genau und schnell zu erkennen.

Die Plattform ragt durch ihre Fähigkeit hervor, präzise Diagnosen am initialen Kontaktpunkt zu liefern, was für eine rechtzeitige Intervention bei kardiovaskulären Notfällen von entscheidender Bedeutung ist. PMCardios Technologie ist besonders bedeutungsvoll, da sie dazu beiträgt, die kritische Lücke bei der Erkennung von Herzbedingungen zu schließen, die durch herkömmliche diagnostische Methoden möglicherweise nicht offensichtlich sind.

Indem Powerful Medical KI in seine Betriebe integriert, bietet PMCardio Gesundheitsfachleuten ein leistungsstarkes Werkzeug, das die Versorgungskoordination verbessert, den Triage-Prozess strafft und eine frühzeitige und genaue Erkennung von potenziell lebensbedrohlichen kardiovaskulären Ereignissen gewährleistet. Diese Weiterentwicklung in der medizinischen Technologie unterstreicht das Potenzial von KI, das Feld der kardiovaskulären Diagnostik zu revolutionieren, indem sie die Fähigkeit zur Vorhersage und Behandlung von Herzkrankheiten effektiv verbessert.

Erst kürzlich, am 1. März 2024, hat PMCardio 7,5 Mio. Euro an Fördermitteln vom Europäischen Innovationsrat gesichert, um die Entwicklung seiner KI-basierten Diagnose-Tools fortzusetzen, was sein Potenzial zur Minderung einer der weltweit führenden Todesursachen unterstreicht.