预测模型
最近一项研究表明，预测10年痴呆风险的四种常见模型临床价值有限，需要更准确的算法来帮助针对痴呆进行预防。这篇文章将介绍研究的主要内容以及对临床实践的影响。
本文介绍了Johns Hopkins大学最近开发的技术，帮助医护人员检测谵妄和痴呆的早期预警信号。同时，CalmWave正在利用这些信息构建预测模型和客观的临床工作量度量标准，以实现更加安静的ICU。
一项新的研究表明，机器学习技术可以帮助医生确定高血压患者中哪些人最需要治疗，而不是仅仅关注高风险患者。这项研究使用了一种称为“因果森林”的机器学习技术，以确定个性化治疗效果与患者特征之间的相关性。这种方法可以提高治疗效果，改善人群健康状况。
一项新研究开发了一种多模式模型，利用脑功能信息和其他风险因素，可以更好地预测极早产儿在2岁时的神经发育障碍或死亡风险。这项研究有望帮助医生更好地评估早产儿的预后，以指导治疗方案和决策。
研究人员使用机器学习方法，确定了八个社会特征，可以帮助预测老年人早逝的风险。这些特征包括社区清洁度差、财务状况控制力低、与子女见面频率低、不工作、不与子女互动、不参与志愿活动、感到孤立和受到不尊重的待遇。研究人员还开发了一个名为社会脆弱性指数的10个问题的调查问卷，以预测老年人的寿命和其他相关结果。
医疗IT提供商ClosedLoop连续两年荣获KLAS软件和服务报告中医疗人工智能数据科学解决方案类别的最佳奖项。ClosedLoop提供医疗专用的数据科学平台，旨在帮助医疗机构提高治疗效果并降低成本。
一项由三所医学院共同进行的随机试验发现，机器学习干预可以在心脏导管手术期间提供更高的安全性，降低急性肾损伤（AKI）的发生率。该研究采用了预测模型和数据分析技术，为医疗机构提供了一种新的预防措施，以降低心脏导管手术中AKI的风险。
一项新研究发现，基于人工智能的自动模式识别模型可以通过分析患者的头痛疼痛图来预测手术是否能够有效减轻神经压迫头痛的疼痛。这项研究使用了机器学习框架，训练模型自动处理和解释疼痛模式，预测手术反应。
约翰霍普金斯大学的研究人员开发了机器学习算法，可以检测谵妄的早期预警信号，并预测哪些患者在ICU住院期间将面临高风险。这项技术可以帮助医生更好地识别高风险患者，提高治疗效果。
预测模型在医疗领域越来越受欢迎，但是它们的准确性和能力仍然有待提高。本期HIMSSCast节目中，Steve Irvine解释了如何通过联邦学习技术来聚合数据，以帮助解决临床数据量不足的问题。
