外媒 | 监督式深度学习能更准确地检测谵妄状态-普瑞纯证

一项新的研究显示，通过监督式深度学习方法和EEG检测，可以更早地检测到与谵妄状态相关的脑电波变化，这将有助于提高临床医生的诊断能力，减少谵妄造成的疾病负担和经济成本。根据来自南卡罗莱纳大学护理学院的主要作者Malissa Mulkey的研究表明，近80%的危重病患者会出现谵妄症状，但使用验证性筛查工具时，临床医生只能检测到不到40%的病例。当谵妄症状的持续时间和严重程度增加时，将更难以治疗，增加发病率和死亡率，同时也增加了治疗成本，这是全球公共卫生危机。该研究团队包括来自东卡罗莱纳大学和普渡大学的工程师和IT专家，分析了15种不同的人工智能模型，并测试了需要机械通气12小时以上的50岁或以上的危重病老年人使用EEG设备。他们在2019年3月至2020年3月之间，在北卡罗来纳州一个大型农村学术医疗中心的心脏、医疗和外科重症监护病房内，给12名无急性脑损伤、癫痫或其他条件阻止参与的患者戴上了带有电极的头带，用于检测每4分钟检测一次所有患者脑叶的8个传感器读数。然后，研究人员使用标准的ICU混乱评估方法对谵妄症状进行评估。第一类输入数据是预处理肌肉运动和设备干扰去除，第二类输入只接受了个体成分分析的预处理，即噪声去除。ViT模型在NVIDIA GPU上运行，根据该公司上周的一篇文章，提供了99.9%+的训练和97%的测试准确性。研究人员表示，使用深度学习模型可以让临床医生在最少的培训下进行更好的谵妄评估。他们说，目前不到10%的临床医生报告经常进行谵妄筛查。

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