人工知能脳灰色の物質比モジュールHsinchu地区での使用率Hsinchu地区では、人工知能脳灰白質物質比モジュールを使用しています

この研究の目的は、国立台湾大学病院Hsinchu支店で、院外心停止患者のための電子医療記録とイメージングデータベースを確立することです。 私たちのチームは、国立台湾大学病院のデータに基づいて、AIディープラーニングモデルと脳灰色の白人物質の自動分析システムを開発しました。

これらの開発は、このプロジェクトのHsinchuブランチのデータベースを使用して外部から検証されます。 正確な予後評価は、心臓停止後のケア期間に関する決定を下す際に、医師と家族にとって重要です。 ただし、現在の利用可能な評価ツールの精度は限られています。 この研究の目的は、電子医療記録と脳のグレーホワイト物質の自動分析システムを組み合わせたマルチモーダル予後評価モデルを開発することです。 この統合により、予後評価の精度と予測能力が向上します。 研究チームはすでに、脳のコンピューター断層撮影画像から脳灰色の白人物質比を計算するための自動分析システムを開発しており、脳の病理学的変化に関する重要な情報を提供しています。

さらに、チームは、複数の指標と変数を組み込んだ心臓停止後の予後のAIベースの予測モデルも開発しました。 このシステムは、国立台湾大学病院のデータを使用して検証されています。

モデルの正確性と信頼性をさらに検証するために、研究チームは、電子医療記録やイメージングファイルを含む、心停止後患者の関連データを収集および整理する際に、Hsinchu支店と協力することを計画しています。 脳の灰色の白とAIベースの予測モデルのための開発された自動分析システムは、外部検証に適用されます。 この研究を通じて、目標は、より包括的かつ正確な予後評価モデルを確立し、最適化し、医師と家族が心停止後患者のより良い決定を下すのを支援することです。

さらに、Hsinchuブランチとのコラボレーションにより、さまざまな医療機関や患者集団におけるモデルの適用可能性の検証が可能になります。