人工知能 (AI) 支援の脈拍診断分析を精密救急医療に使用します。

近年、精密/個別化医療は現代の医療システムの重要な部分となっています。 これまで、患者の治療法は、患者の症状や定期的な生化学的プロファイルに応じて医師が決定していました。 しかし、同じ診断名であっても患者の状態が大きく異なることは珍しくなく、そのような状態では患者間の不均一性により治療効果が限定される可能性があります。 したがって、治療効果の欠如は実際には効果がないわけではなく、主な理由は患者の分類が不適切である可能性があります。 このため、最近では「オミクス」をベースとした個別・精密医療が台頭しており、その重要性がますます高まっています。 しかし、実現可能で一般的な「個別化」医療とは対照的に、精密医療を分子医学レベルにアプローチすることは、特に集中救命室（ICU）の患者にとっては依然として困難である。 過去数十年で目覚ましい進歩を遂げたがんとは対照的に、重症医療や救急医療における精密医療・個別医療はより困難です。 理由の 1 つは、オミクスデータの量が非常に膨大であるため、オミクスデータの処理に時間がかかることです。 したがって、ICU での日常臨床では効果がありません。 この症状に対して、研究者らは、伝統的な中国医学（TCM）医師やANSwatch手首血圧計による脈拍診断、「マシモ」ラジカル-7パルスCO-オキシメーターによる体液反応性、モニターからの特定のデータベースなどの臨床データを組み合わせることを提案しています。 ICU での結果は、ICU 患者の転帰を予測する実現可能な方法である可能性があります。 この研究の主な目的は 2 つあります: (1) 臨床中医学 (TCM) 脈診および ICU 臨床パラメータのデータベースを確立した後、AI を適用して脈診の特徴を取得し、(2) 脈の特徴間の相関を分析する診断と重要な臨床パラメータ。