Прогнозирование с помощью машинного обучения параметров показателей раннего предупреждения в отделениях общего профиля

В случае заболевания или травмы пациенты проходят медицинское обследование и первоначально получают лечение в амбулаторных клиниках неотложной медицинской помощи, отделениях неотложной помощи и хирургических кабинетах. При наличии медицинских показаний уход и лечение также могут быть предоставлены в больнице. В зависимости от тяжести заболевания и основной медицинской проблемы эта помощь оказывается в больничных палатах, которые в первую очередь обслуживаются отдельными специалистами и закреплены за ними, например, в виде клинических отделений.

В рамках пребывания в стационаре лечение и уход обычно осуществляются медицинским персоналом посредством обхода палаты. Однако обходы палат представляют собой выборочные проверки отдельных измеренных значений в заранее определенное время.

Квалифицированный медицинский персонал выполняет согласованные планы лечения и несколько раз в день проверяет общее состояние пациента. Однако, в отличие от интенсивного медицинского наблюдения, здесь нет непрерывного наблюдения, и поэтому ухудшение состояния больного не всегда проявляется сразу. Более того, помимо известных осложнений существующих состояний, могут также возникнуть новые или неожиданные осложнения.

Хотя мониторинг неинтенсивной терапии основан на прерывистом наблюдении, инциденты и осложнения иногда могут быть опасными для жизни, особенно если нет немедленной реакции на ухудшение состояния пациента. Даже если существуют системы раннего предупреждения, такие как системы оценок, их способность реагировать ограничена, отчасти из-за частоты, с которой они собираются.

Помимо ограничений стационарного мониторинга, специфичных для пациентов, таких как сотрудничество пациентов в смысле самоконтроля, медицинских ограничений, таких как частота обследований, существуют также экономические ограничения, такие как наличие персонала, который может быть задействован. для более частого мониторинга.

Хотя существуют телемедицинские подходы к мониторингу, их внедрение часто ограничено как экономически, так и, например, необходимостью дополнительного обучения.

Даже если пороговые значения определены (или могут быть определены) для измеренных данных (жизненных показателей, лабораторных параметров, клинических впечатлений и т. д.), если они будут превышены или не достигнуты, последствием, например, будет этап терапии может быть начат только ретроспективно. В этой ситуации патофизиологические изменения зашли уже настолько далеко, что во многих случаях механизм компенсации перестает функционировать адекватно и переходит в ситуацию декомпенсации. В этой ситуации пострадавшим пациентам, находящимся в больничной палате, потенциально грозит смертельная опасность.

Одним из способов предотвращения описанных выше опасностей может быть использование сокращенного сочетания методов мониторинга по сравнению с мониторингом интенсивной терапии. В то же время использование искусственного интеллекта позволяет автоматически оценивать собранные данные и, таким образом, может привести к прогнозированию изменений параметров, что позволяет заблаговременно предупредить, т.е. до возникновения патофизиологической декомпенсации.