Modelo de pronóstico de inteligencia artificial para la sepsis basado en análisis de series temporales

1. Antecedentes de la investigación La sepsis es una disfunción orgánica potencialmente mortal causada por una respuesta desregulada del huésped a la infección. Es una de las principales causas de muerte y discapacidad en todo el mundo, con una tasa de mortalidad de pacientes hospitalizados del 10 al 20%. La sepsis es una complicación grave en pacientes críticamente enfermos y puede provocar shock séptico y síndrome de disfunción orgánica múltiple (MODS), generalmente desencadenado por traumatismos graves, cirugía e infecciones. A pesar de la disponibilidad de tecnologías avanzadas de diagnóstico, terapéutica y seguimiento, la incidencia y mortalidad de la sepsis siguen siendo altas, lo que plantea un desafío global importante para la comunidad médica. Más de 49 millones de personas en todo el mundo desarrollan sepsis anualmente, con aproximadamente 11 millones de muertes, lo que resulta en una tasa de mortalidad de alrededor del 15%-25%.

2. Objetivos y contenido de la investigación

1. Objetivo de la investigación Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo de predicción de pronóstico para pacientes con sepsis utilizando una arquitectura de red neuronal (algoritmo Transformer), basado en datos de series de tiempo. El resultado primario observado es el resultado de mortalidad de los pacientes con sepsis. El objetivo de la investigación es mejorar la identificación temprana de pacientes con sepsis de alto riesgo, optimizando así el momento del tratamiento y la intervención de la sepsis y mejorando la precisión de la predicción del pronóstico para los pacientes con sepsis.

2. Contenido de la investigación 2.1 Criterios de inclusión Pacientes diagnosticados con sepsis en el Hospital West China de la Universidad de Sichuan desde enero de 2020 hasta diciembre de 2023.

   2.2 Criterios de exclusión 1) Edad menor de 18 años; 2) Género desconocido; 3) Diagnóstico de alta incorrecto o inválido; 4) Período de hospitalización inferior a 24 horas; 5) Los datos faltantes superan el 30%. 2.3 Tamaño de la muestra 3.000 casos. 2.4 Datos que se recopilarán Se realizará un análisis retrospectivo de los datos clínicos de pacientes diagnosticados con sepsis en el Hospital West China de la Universidad de Sichuan desde enero de 2020 hasta diciembre de 2023. Los datos iniciales de los pacientes (incluyendo edad, sexo, comorbilidades, antecedentes de tumores malignos, sitios de lesión, tipos patológicos, etc.), aparición de complicaciones graves, estancia hospitalaria total, tiempo de supervivencia y otra información relevante se resumirán para construir un Modelo de predicción de pronóstico basado en series temporales para el riesgo de mortalidad por sepsis.

3. Principios y requisitos éticos de la investigación clínica Esta investigación clínica cumplirá con la Declaración de Helsinki emitida por la Asociación Médica Mundial y las regulaciones pertinentes establecidas por la Comisión Nacional de Salud y Planificación Familiar de la República Popular China sobre la revisión ética de la investigación biomédica que involucra Sujetos humanos. La investigación solo utilizará registros médicos y/o muestras retrospectivos, y se eliminarán todos los identificadores personales. No habrá riesgo para los sujetos, ni impactará negativamente en sus derechos o salud. Por lo tanto, se renuncia al consentimiento informado. Los datos de la investigación se almacenarán en el Hospital de China Occidental de la Universidad de Sichuan, a los que podrán acceder los investigadores, los departamentos de supervisión y el comité de revisión de ética. Cualquier informe público relacionado con los resultados de la investigación no revelará la identidad personal de los sujetos. Haremos todos los esfuerzos dentro del marco legal para proteger la privacidad y la información médica personal de los sujetos.