一项新的研究由多伦多的研究人员进行，评估了CHARTWatch的使用情况。CHARTWatch是由多伦多联合健康中心开发的人工智能早期预警系统，该系统可以实时监测住院患者，识别那些有高风险意外死亡或转入重症监护室（ICU）的患者，并提醒医生和护士及时进行早期干预。这项研究发表在《加拿大医学协会杂志》上，结果显示，在多伦多联合健康中心圣迈克尔医院的一般内科病房实施该工具后，意外死亡率降低了26%。
“随着人工智能工具在医学中的应用日益增多，确保它们的安全性和有效性非常重要，”该研究的主要作者、多伦多联合健康中心的普通内科医生阿莫尔·维玛（Amol Verma）说。阿莫尔·维玛同时也是多伦多大学特默蒂医学院医学系教授，他领导了CHARTWatch的开发和实施。“我们的研究结果表明，基于人工智能的早期预警系统有望减少医院中的意外死亡。”
研究团队开发这一人工智能工具并研究其效果的原因之一是，计划外转入ICU的一个主要来源是住院患者的意外恶化。“这项重要的研究评估了整个AI解决方案复杂部署的结果，这对于了解这项有前景的技术在现实世界中的影响至关重要，”该研究的共同作者、多伦多联合健康中心数据科学和高级分析副总裁穆罕默德·曼达尼（Muhammad Mamdani）说。曼达尼还是多伦多大学特默蒂医学人工智能研究和教育中心的主任。“我们希望其他机构能够从多伦多联合健康中心的经验中学习并改进，以造福他们服务的患者。”
该研究分析了13,649名年龄在55至80岁之间的一般内科病房患者的数据（其中9,626名在干预前，4,023名使用了CHARTWatch），以及8,470名未使用CHARTWatch的专科病房患者的数据。
帮助优先处理患者需求
“CHARTWatch项目始于多伦多联合健康中心，当时我们询问患者、临床医生和医院领导，你们希望使用人工智能做什么？如果你能预测一件事，AI应该告诉你什么？”维玛说，他也是特默蒂医学人工智能研究和教育教授。“每个人最关心的问题之一是提前预测哪些患者可能在医院病情恶化到需要ICU或可能死亡。”
在长达19个月的干预期间，一般内科病房中有482名患者成为高风险患者，而在长达43个月的干预前期间，有1,656名患者成为高风险患者。CHARTWatch组的非姑息性死亡率也低于干预前组（1.6%对2.1%）。
“如果我是患者，我会非常放心知道我们有这样的系统，”该研究的共同作者、圣迈克尔医院内科主任和多伦多大学医学系教授李允娜（Yuna Lee）说。“当患者收到高风险警报时，他们会立即由资深员工评估。此外，他们将接受护士的密切监控，每1到2小时检查一次。”
扩大CHARTWatch的影响
CHARTWatch输入患者医疗记录中常规存储的100多个方面的历史和当前健康状况信息。它分析这些输入之间的相互作用及其随时间的变化。通过这些信息，它可以将每位患者按其恶化的风险分类，并发送警报以优先处理治疗。
这项研究是首批评估CHARTWatch如何在加拿大受益于医院患者的研究之一，展示了人工智能在医疗保健领域的潜在现实影响。多伦多联合健康中心副总裁兼首席信息和人工智能官达米安·詹科维奇（Damian Jankowicz）表示，他希望像CHARTWatch这样的AI工具将继续对患者产生深远影响。“希望减少医护人员的行政负担，他们将有更多时间花在患者身上，真正关注患者的需求，”他说。“我希望AI能够将大量信息精炼成对临床医生来说重要的部分，真正突出他们的临床判断。”
这个故事最初由多伦多联合健康中心发布。
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