重癥監(jiān)護(hù)室的醫(yī)生面臨著一個持續(xù)的難題：他們訂購的每次血液檢查都可能產(chǎn)生重要的信息，但同時也增加了患者的成本和風(fēng)險(xiǎn)。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，普林斯頓大學(xué)的研究人員正在開發(fā)一種計(jì)算方法，以幫助臨床醫(yī)生更有效地監(jiān)測患者的病情，并就為特定患者訂購實(shí)驗(yàn)室檢查的最佳機(jī)會做出決策。

研究生Li-Fang Cheng和Niranjani Prasad使用了6,000多名患者的數(shù)據(jù)，與計(jì)算機(jī)科學(xué) 副教授 Barbara Engelhardt 一起設(shè)計(jì)了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)既可以減少測試頻率，也可以縮短關(guān)鍵治療的時間。該小組 于1月6日在夏威夷舉行的太平洋生物計(jì)算研討會上介紹了 他們的研究結(jié)果。

該分析集中在四個血液測試中，這些血液測試測量了乳酸，肌酐，血液尿素氮和白細(xì)胞。這些指標(biāo)用于診斷ICU患者的兩個危險(xiǎn)問題：腎衰竭或稱為敗血癥的全身性感染。

“由于我們的目標(biāo)之一就是考慮是否可以減少實(shí)驗(yàn)室測試的數(shù)量，所以我們開始研究訂購最多的[血液測試]面板，”該研究的共同主要作者和Prasad一起說。

研究人員使用了MIMIC III數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包括位于波士頓的Beth Israel女執(zhí)事醫(yī)療中心的58,000名重癥監(jiān)護(hù)病人的詳細(xì)記錄。在這項(xiàng)研究中，研究人員選擇了6060個成年人的子集，這些成年人在ICU中停留了1至20天，并對常見的生命體征和實(shí)驗(yàn)室檢查進(jìn)行了測量。

該研究的資深作者恩格爾哈特說：“在我們談?wù)摰囊?guī)模上，這些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)基本上已經(jīng)在過去的一兩年中獲得了，我們可以用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對其進(jìn)行分析。” “那真是太令人興奮了，也是一個巨大的機(jī)會。”

團(tuán)隊(duì)的算法使用“獎勵功能”，該獎勵功能根據(jù)給定時間的測試信息量鼓勵測試順序。也就是說，如果患者的狀態(tài)與上次測量值明顯不同的可能性更高，并且測試結(jié)果很可能暗示了臨床干預(yù)措施(例如，啟動抗生素或通過機(jī)械呼吸來輔助呼吸)，則在進(jìn)行測試時會獲得更大的回報(bào)。通風(fēng)。同時，該功能會增加對測試的金錢成本和對患者的風(fēng)險(xiǎn)的懲罰。Prasad指出，根據(jù)情況，臨床醫(yī)生可以決定將其中一個組件優(yōu)先于其他組件。

這種稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法旨在推薦能夠最大化獎勵功能的決策。這就像對待順序決策問題一樣對待醫(yī)學(xué)測試問題，在該問題中，您要考慮過去一段時間內(nèi)的所有決策和所見過的所有狀態(tài)，并決定在當(dāng)前時間應(yīng)該做什么以最大程度地延長工作時間。為患者帶來的長期回報(bào)。”計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的研究生Prasad解釋說。

普林斯頓計(jì)算科學(xué)與工程學(xué)院 (PICSciE)的相關(guān)教員Engelhardt說，在臨床環(huán)境中及時地對這些信息進(jìn)行分類需要相當(dāng)大的計(jì)算能力 。電氣工程 專業(yè)的研究生Cheng 與她的共同顧問 Kai Li，Paul M.和Marcia R. Wythes計(jì)算機(jī)科學(xué)教授一起工作，以利用PICSciE資源來運(yùn)行團(tuán)隊(duì)的計(jì)算。

為了測試他們制定的實(shí)驗(yàn)室測試策略的效用，研究人員比較了將他們的策略應(yīng)用于培訓(xùn)數(shù)據(jù)集中實(shí)際用于6,060名患者的測試方案所產(chǎn)生的獎勵函數(shù)值， ICU在2001年至2012年之間。他們還將這些值與隨機(jī)實(shí)驗(yàn)室測試政策產(chǎn)生的值進(jìn)行了比較。

對于每個測試和獎勵組件，與醫(yī)院中使用的實(shí)際策略相比，機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成的策略將導(dǎo)致改進(jìn)的獎勵值。在大多數(shù)情況下，該算法的性能也優(yōu)于隨機(jī)策略。乳酸測試是一個明顯的例外。乳酸測試命令的頻率相對較低可以解釋這一點(diǎn)，從而導(dǎo)致測試信息量的高度差異。

總體而言，研究人員的分析表明，與臨床醫(yī)生遵循的實(shí)際測試方案相比，他們的優(yōu)化策略所產(chǎn)生的信息更多。如果使用白細(xì)胞測試，使用該算法可以減少多達(dá)44%的實(shí)驗(yàn)室測試訂單數(shù)量。他們還表明，當(dāng)患者的病情開始惡化時，這種方法本可以幫助臨床醫(yī)生有時提前幾個小時進(jìn)行干預(yù)。

“通過這種方法制定的實(shí)驗(yàn)室測試訂購政策，我們能夠命令實(shí)驗(yàn)室確定患者的健康狀況已經(jīng)退化到平均水平，需要平均在臨床醫(yī)生根據(jù)臨床醫(yī)生訂購的實(shí)驗(yàn)室開始治療的四個小時之前進(jìn)行治療，”他說。恩格哈特。

艾默里大學(xué)(Emory University)生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)助理教授Shamim Nemati說：“在重癥監(jiān)護(hù)室中，缺乏適當(dāng)?shù)膶?shí)驗(yàn)室測量頻率的循證指南。” “由數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法(例如，Cheng和合著者提出的方法)與對臨床工作流程的更深入了解相結(jié)合，有可能減輕圖表制作負(fù)擔(dān)和過度測試的成本，并提高態(tài)勢感知和結(jié)果。”

恩格爾哈特(Engelhardt)的小組正在與Penn Medicine的Predictive Healthcare團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家合作，在未來幾年內(nèi)將這種政策引入診所。賓夕法尼亞大學(xué)高級數(shù)據(jù)科學(xué)家Corey Chivers說，這樣的努力旨在“賦予臨床醫(yī)生其他領(lǐng)域的其他人所擁有的超能力”。他補(bǔ)充說：“能夠訪問具有大量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能和統(tǒng)計(jì)模型”將幫助臨床醫(yī)生“做出更好的決策，并最終改善患者的治療效果。”

“這是我們第一次能夠采用這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并將其實(shí)際用于ICU或住院醫(yī)院，并向看護(hù)者提供建議，以使患者不會處于危險(xiǎn)之中。 ”，恩格哈特(Engelhardt)說。“那真的是新奇的東西。”

這項(xiàng)工作得到了海倫·希普利狩獵基金會的支持，該基金支持旨在改善人類健康的研究;埃里克和溫迪·施密特(Eric and Wendy Schmidt)戰(zhàn)略創(chuàng)新基金，該基金支持人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究。