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新加坡中央醫院和杜克—新加坡國立大學醫學院合作,運用人工智能開發出一套能評估敗血症死亡風險的預測模式,能在五分鍾內准確計算出病人的死亡風險。
中央醫院的緊急部門每年平均爲超過1000名敗血症病人提供治療,而新加坡在2019年有將近5000人死于肺炎和尿道感染引發的敗血症。
(圖片來源網絡)
一般上,驗血是評估敗血症死亡風險的最准確方式,但驗血報告通常需要兩到四個小時的時間出爐,這可能延誤病人的治療。
有鑒于此,研究人員分析了中央醫院緊急部門340名敗血症病人的資料,根並據這些病人的呼吸率、血氧濃度以及心率變異分析數據開發出一套模式,能在五分鍾內計算出同敗血症相關的死亡風險。
(圖片來源網絡)
爲了進一步評估這套模式的准確度,研究團隊目前正在中央醫院和國大醫院展開更大規模的研究,參與的病人達到1100人。
研究團隊也正在評估這項科技是否能研發成一台設備,放置在緊急部門、專科診所、家庭診所甚至一般住家內,作爲監督病人健康情況的器材。
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