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AI Breakthrough encuentra ideas para salvar la vida en análisis de sangre diarios

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Según una encuesta reciente en la Universidad de Waterloo, las muestras de sangre de rutina, como tomar un hospital todos los días y rastrear con el tiempo, pueden ayudar a predecir la gravedad de la lesión e incluso proporcionar la visión después del daño en la columna.

El equipo de investigación ha utilizado el análisis avanzado y el aprendizaje automático, un tipo de inteligencia artificial, que los análisis de sangre regulares pueden servir como un síntoma de precauciones primarias para los resultados de la lesión espinal.

Según la Organización Mundial de la Salud, más de 20 millones de personas sufrieron daños en todo el mundo debido a lesiones en la columna en 2019 con 930,000 casos nuevos. La lesión de la médula espinal a menudo se necesita y se caracteriza por la trayectoria clínica y de recuperación transportada, especialmente diagnóstico y diagnóstico complicados de diagnóstico y diagnóstico complejos en secciones de emergencia y unidades de cuidados intensivos.

“Los análisis de sangre de rutina pueden proporcionar información importante y asequible para predecir el riesgo de muerte, lesiones y lo graves que puede ser”, dijo el Dr. Abel Torres Espan, profesor de la Escuela de Ciencias de la Salud Pública de Waterloo.

Los investigadores otorgaron muestras de datos del hospital de más de 2,69 pacientes en los Estados Unidos para analizar varios millones de puntos de datos y descubrieron patrones ocultos en mediciones de sangre normales, como electrolitos y células inmunes, se tomaron dentro de las primeras tres semanas posteriores a la lesión espinal.

Descubrieron que estos patrones podrían ayudar a predecir la recuperación y la gravedad de la lesión, incluso sin la prueba neurológica inicial, que no siempre es confiable porque dependen de la reacción del paciente.

“Aunque un solo biómetro medido en un solo punto de tiempo puede tener predicciones, la historia amplia contiene múltiples biomearkers y los cambios que muestran con el tiempo”, dice el erudito postdictoral Dr. Margih Rizi Riji en Torus Espen Lab en Waterloo.

Los modelos, que no dependen de la evaluación neurológica primaria, fueron correctos en el pronóstico de la tasa de mortalidad y la gravedad de la lesión de uno a tres días después del ingreso hospitalario, en comparación con los sistemas de intensidad no específicos estándar realizados en el primer día de cuidados intensivos.

Los estudios también mostraron que con más análisis de sangre disponibles, la precisión ha aumentado con el tiempo. Aunque otras medidas, como la resonancia magnética y los biómetros basados ​​en ómicos fluidos, también pueden proporcionar datos decididos, no siempre son fácilmente accesibles a lo largo de los entornos de tratamiento. Por otro lado, los análisis de sangre de rutina son económicos, fáciles de obtener y disponibles en todos los hospitales.

“Clínicamente relevante para decidir la furia de la lesión en los primeros días, sin embargo, es solo un trabajo desafiante a través de la evaluación nerviosa”, dijo Torce Espan. “Mostramos la posibilidad de predecir si el motor con datos sanguíneos de rutina muy rápidamente después de la lesión y el progreso del tiempo, así como el aumento de la efectividad de la predicción.

“Este trabajo básico puede exponer nuevas posibilidades en la práctica clínica, lo que permite una decisión mejor negada sobre la prioridad del tratamiento y la asignación de recursos en entornos de cuidados críticos para muchas lesiones físicas”.

El modelado de exámenes de sangre de rutina a los tragacores, como un biomearker motivado para las lesiones en la columna, se publicó en Nature Medicina digital NPJ Revista

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