Artificiell intelligens
Föråldrade nödprotokoll som ska moderniseras genom maskininlärning
Securities.io har rigorösa redaktionella standarder och kan få ersättning från granskade länkar. Vi är inte en registrerad investeringsrådgivare och detta är inte investeringsrådgivning. Vänligen se vår anknytning till anknytning.
Nytt datum från Osaka University har visat att maskininlärnings snabbt ökande kapacitet nu kan omfatta nödsituationer. Det har ett team av forskare visat att tekniken nu effektivt kan hjälpa till att bestämma lämpliga kandidater för Tranexamsyra, vilket minskar dödligheten bland traumapatienter.
Vad är Tranexamsyra (TXA)?
De flesta läkemedel är helt enkelt behandlingar för någon form av tillstånd. Några kan dock vara verkligt livräddande. En av dessa är tranexaminsyra, eller 'TXA'. På sin enklaste nivå ges TXA till patienter för att stoppa omfattande blödningar, vanligtvis till följd av någon form av trauma.
Ser man djupare, verkar TXA genom att minska och förhindra fortsatta blödningar genom att främja koagelbildning i kroppen. Det uppnår detta genom att förhindra bildningen av ett enzym som kallas plasmin som arbetar för att bryta ner det protein som är nödvändigt för koagulering – fibrin.
Normalt sett är närvaron av plasmin bra, eftersom det förhindrar överdriven koagulering och en mängd olika sjukdomar (t.ex. stroke, lungemboli, djup ventrombos, hjärtinfarkt etc.) som kan uppstå. Men i en nödsituation där blödning behöver kontrolleras är TXAs förmåga att förhindra dess bildning avgörande.
Rädda liv i nödsituationer med maskininlärning
Oavsett om det är en sjukvårdare i frontlinjen som arbetar för att stabilisera en patient bak i en ambulans i rörelse, eller en sjuksköterska som arbetar tillsammans med ett team av sjukvårdspersonal på en akutmottagning, förblir TXA ett viktigt verktyg för att hantera okontrollerade blödningar till följd av trauma. Det är dock viktigt att inse att TXA inte är lämpligt för alla patienter, eftersom det ofta åtföljs av allvarliga biverkningar, vilket gör det svårt att fastställa förlossningen.
Inser att TXA inte är allmänt fördelaktigt på grund av potentiella biverkningar, ovannämnda studera fokuserat på att identifiera specifika traumapatientundergrupper som med största sannolikhet skulle dra nytta av TXA-behandling. I framtiden kan denna förmåga att identifiera kandidater spela en viktig roll för att modernisera befintliga protokoll för att bestämma behörighet för leverans.
Med hjälp av maskininlärningstekniker analyserade forskarna data från över 50,000 XNUMX patienter i Japan Trauma Data Bank för att identifiera åtta distinkta traumafenotyper (grupperingar baserade på observerbara egenskaper). De undersökte sedan effekten av TXA på dessa fenotyper med avseende på dödlighet på sjukhus. Resultaten visade att vissa undergrupper visade en signifikant minskning av dödligheten när de behandlades med TXA, medan andra inte gynnades.
Studien understryker de olika presentationerna av traumapatienter, vars skador varierar kraftigt i typ och svårighetsgrad, vilket gör det svårt att förutsäga behandlingseffektivitet på individuell basis. Målet med denna forskning är att förbättra personlig vård för traumapatienter och därigenom förbättra den övergripande kvaliteten på vården och överlevnadsgraden i denna högriskpopulation. Detta tillvägagångssätt för patientspecifik behandling kan leda till mer effektiv användning av TXA i traumavård, minska onödiga biverkningar och optimera resultat – allt tack vare maskininlärning.
Maskininlärning: en central katalysator för störande teknologier
Denna studie är den senaste i en växande mängd exempel som belyser hur delmängder av artificiell intelligens, som maskininlärning, kan utmärka sig som en central katalysator eller "kärnteknik" inom nästan vilken sektor som helst – en insikt som underströks i Ark Invests "Big Ideas 2024".
Mycket av detta tillskrivs AI:s förmåga att bearbeta och känna igen mönster i stora mängder data. Den kan göra det mer effektivt än någon människa och utvecklas allt snabbare.
Maskininlärningsspecialister
Även om det kan ta ett tag innan maskininlärning används för att avgöra om en patient ska ges TXA omsätts i praktiken, finns det flera företag som redan arbetar med att utveckla tekniken ytterligare. Vissa har faktiskt redan börjat införliva det i andra aspekter av vården som är lika viktiga.
*Siffrorna nedan var korrekta i skrivande stund och kan komma att ändras. Alla potentiella investerare bör verifiera statistik*
1. NVIDIA
(NVDA
)
(NVDA )
| Börsvärde | Framåt P/E 1 år. | Vinst per aktie (EPS) |
| 2,179,359,750,000 | 38.31 | $11.94 |
NVIDIA har legat i framkant inom AI-utveckling och utnyttjat sin kraftfulla GPU-teknik för att främja olika sektorer, inklusive hälso- och sjukvården. Inom hälso- och sjukvården används NVIDIAs AI-plattformar för att accelerera läkemedelsutveckling, medicinsk avbildning och genetisk analys. Till exempel möjliggör deras GPU:er snabbare bearbetning av stora datamängder för uppgifter som bilddiagnostik, vilket hjälper till att identifiera sjukdomar från röntgen och magnetkameraundersökningar med större noggrannhet och hastighet.
NVIDIA samarbetar med forskningsinstitutioner och sjukvårdsorganisationer för att utveckla AI-verktyg som förutsäger sjukdomar, förbättrar patientresultat och minskar vårdkostnaderna. Genom dessa initiativ förbättrar NVIDIA befintliga vårdapplikationer och banar väg för nya sätt att diagnostisera och behandla sjukdomar med hjälp av kraften i AI.
I skrivande stund listades NVDA av majoriteten av analytiker som en Starkt köp
2. Kraftfull medicinsk
Flaggskeppsprodukten/tjänsten för Powerful Medical är känd som PMCardio. Detta är en plattform utformad för att hjälpa vårdpersonal att analysera, tolka, diagnostisera och behandla hjärthändelser.
Den använder maskininlärning för att analysera EKG och jämföra dem med en omfattande databas med patientjournaler. Detta gör det möjligt för PMcardio att upptäcka hjärtinfarkter, även kallade "hjärtattacker", och andra avvikelser noggrant och snabbt.
Plattformen utmärker sig för sin förmåga att ge exakta diagnoser vid den första kontaktpunkten, vilket är avgörande för snabba insatser vid hjärt-kärlsjukdomar. PMcardios teknik är särskilt viktig eftersom den hjälper till att åtgärda den kritiska bristen i att upptäcka hjärtsjukdomar som kanske inte är uppenbara med traditionella diagnostiska metoder.
Genom att integrera AI i sin verksamhet erbjuder PMcardio vårdpersonal ett kraftfullt verktyg som förbättrar vårdkoordinationen, effektiviserar triageprocessen och säkerställer tidig och korrekt upptäckt av potentiellt livshotande hjärthändelser. Detta framsteg inom medicinsk teknik belyser potentialen hos AI att revolutionera området för kardiovaskulär diagnostik genom att förbättra förmågan att förutsäga och behandla hjärtsjukdomar effektivt.
Så sent som 1 mars 2024 har PMcardio lyckats säkra €7.5 miljoner i finansiering från European Innovation Council för att fortsätta utveckla sina AI-baserade diagnostiska verktyg, vilket visar sitt löfte om att mildra en av världens främsta dödsorsaker.
