集中治療室のリスクスコア (ICURS)

スコアリング システムは通常、スコア (病気の重症度を反映する数値) と確率モデル (病院での患者の死亡など、イベントの確率を示す方程式) の 2 つの部分で構成されます。 スコアリング システムは集中治療医療で数十年にわたって使用されており、治療の有効性を評価したり、研究目的で同等の患者を特定したりするのに役立ちます。 集中治療医療で使用されるスコアリング システムは、たとえば次のとおりです。

• 急性生理学、年齢、慢性健康評価 II (APACHE II)
• 簡易急性生理学スコア II (SAPS II)
• 多臓器不全スコア (MODS)
• 逐次臓器不全評価 (SOFA)
• ロジスティック臓器機能障害システム (LODS)
• MPM II-入院 (死亡確率モデル (MPM II)
• 臓器機能不全および感染スコア (ODIN)
• 3 日間の再調整 ICU 結果 (TRIOS)
• グラスゴー昏睡スコア（GCS）
• 退院準備スコア (DRS) 上記のスコアリング システムは、すでに各病院の部門で定期的に収集されています。 バダウィらによる最近の研究では。スコアリング システムが継続的に計算されると、より正確な予測が可能になることが示される可能性があります。 ただし、調査対象の患者集団が原因で、これらの結果は限られた範囲で他の患者グループにしか転送できません。 さらに、スコアリング システム APACHE、SOFA、および DRS のみが分析されました。

したがって、本研究では、上記のスコアリング システムはすべて、デジタル患者記録からのルーチン データを使用して継続的に (1 分に 1 回) 計算され、機械学習と時系列分析の方法を適用することによって最適化されます。

それぞれの病院の麻酔管理された集中治療室では、アラーム管理に関するキャンパス全体の標準はありません。 したがって、アラーム疲労 (誤報が多いためにアラームを無視する) の割合は非常に高いと推定されます。 アラーム管理を最適化するために、患者監視デバイスからのアラームが遡及的に評価され、上記のデータと組み合わされて、たとえば、特定の種類の疾患 (たとえば、 敗血症）、またはスコア（APACHEスコアが高いなど）、およびアラーム制限設定を最適化する方法。