CloudMedxInc与UCSF合作创建AI模型,以改善关节置换手术后的患者预后

2018年07月30日 由 荟荟 发表 2240 0
帕洛阿尔托,加利福尼亚州,2018年7月30日(GLOBE NEWSWIRE) - CloudMedx,医疗保健人工智能(AI)总部位于加州Palo Alto的公司,今天宣布与整形外科的UCSF部门合作研究,研究如何病人从消费级可穿戴传感器收集的生成的医疗保健数据可以预测髋关节和膝关节置换手术后的临床结果。

通过查看来自患者医疗记录以及可穿戴设备的结构化和非结构化数据,美国国家科学基金会破坏性肌肉骨骼创新中心提供建议的UCSF研究团队 旨在创建一种可预测患者个体的新算法手术后的结果和恢复情况。

“我们希望将患者报告的结果,电子病历数据和传感器数据结合起来,预测患者在关节置换手术后的恢复情况,” UCSF健康整形外科医生和加州大学旧金山分校整形外科教授,项目负责人Stefano Bini说 。“为了让我们了解患者如何使用预测分析,我们与CloudMedx合作处理所需的大型数据集。”

根据Bini博士的说法,目前用于患者评估的金标准是经过验证的患者报告结果调查,这些调查是在手术前和手术后一年获得的,当时认为已达到最大改善。但是,在此期间收集的数据点尚未得到验证,因此通常不鼓励使用。

“我们希望通过收集来自传感器的数据来克服这些缺点,这些传感器能够客观地测量实时步骤,节奏,心率和其他变量以及患者的临床记录,以准确预测其结果,”Bini博士说。“目前医疗记录中存在巨大的非结构化信息,包括医生记录,护士进度记录,出院摘要,放射学记录和患者报告的结果,这些结果由于缺乏资源而被忽视。通过使用CloudMedx强大的AI,使用机器辅助自然语言处理来阅读临床记录,我们的目标是实时表达见解,以改善患者的治疗效果。“

根据Bini博士的说法,“将Cloudmedx作为我们的分析平台,使我们能够使用最先进的ML算法获得关系和令人难以置信的见解。在查看一个变量并调整所有其他变量并调整所有其他变量时,不是标准且相当无用的计算一个结果与另一个结果的相对危险和风险比率(“无用”,因为结果数据非常难以应用于临床实践中,患者出现多个变量(特征)更多可能与给定结果(PRO)相关联,并且具有任何特定的变量(特征)的人群组(群集)能够清楚地识别变量(特征)更可能与给定结果(PRO)相关联的群组(群集)。候选人并将他们置于风险集群中。这是非凡的,更实用。“

今年春天在骨科研究学会上提供了非常初步的数据。早期信号已经证明了什么样的数据可以预测什么样的结果,并且它可以预测在手术后2周内在给定个体中具有高度准确性的6周PRO。

关于CloudMedx

CloudMedx是一个临床人工智能平台,可为医疗保健行业提供实时临床见解,旨在改善临床和运营结果。该公司使用基于证据的算法,机器学习和自然语言来筛选非结构化数据和结构化数据,以帮助提供者和医疗系统改善医疗服务,降低成本并优化其工作流程。有关更多信息,请访问 www.cloudmedxhealth.com。

 
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