简要
- 约翰斯·霍普金斯大学衍生企业Bayesian Health（贝叶斯健康）获得美国食品药品监督管理局（FDA）510(k)许可，用于其帮助早期检测脓毒症的人工智能工具。
- 脓毒症是对感染的危及生命的反应。更早地检测出脓毒症可以提高患者的生存机会。Bayesian Health创始人兼首席执行官苏奇·萨里亚（Suchi Saria）在周二的声明中表示："一旦临床医生怀疑患者患有脓毒症，计时器就已经开始运行，通常已经过去数小时甚至数天。"
- 该公司表示，市场上其他获得FDA授权的脓毒症检测工具需要医生首先怀疑患者患有脓毒症，而Bayesian的系统利用电子健康记录和人工智能，能够比传统方法提前近2至48小时检测出脓毒症。
深入分析
Bayesian由约翰斯·霍普金斯大学教授、AI与医疗保健实验室主任苏奇·萨里亚创立。萨里亚在2017年因侄子死于脓毒症后，开始将其实验室的研究转化为实际产品。
脓毒症是美国医院中的主要死亡原因，且容易被忽视。其症状（如发烧和意识混乱）在其他健康状况中也很常见。
萨里亚在声明中表示："脓毒症一直是我十多年工作的重点——部分原因是我失去了一个因脓毒症而逝去的亲人。这次获批背后的工作跨越了十多年：深入的研究、同行评审的验证，以及证明该系统在床边有效的部署。FDA的批准是一个关键的里程碑，也是多年来验证该系统如何融入临床医生工作流程并帮助他们提前预测病情恶化（而非被动应对）的结果。这应该是临床人工智能应达到的标准。"
根据FDA的摘要，Bayesian的设备分析来自电子健康记录系统的患者数据，包括急诊科的主要症状、实验室测量结果、生命体征、诊疗程序和药物。该系统会在健康记录中发出"脓毒症风险高"等警示，以帮助临床医生及早发现脓毒症。
2022年发表在《自然》杂志上的一项前瞻性研究发现，与三小时内未得到医护人员确认警报的患者相比，三小时内得到临床医生确认脓毒症警报的患者住院死亡率降低，器官衰竭率和住院时间也更低。该公司在研究结果摘要中表示，当临床医生及时响应Bayesian的警报时，脓毒症患者在医院死亡的可能性降低了18%。
Bayesian于2023年获得FDA对该技术的突破性认定。该技术已在多家医疗系统中部署，包括克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）、加利福尼亚州的MemorialCare和罗切斯特大学医学院（University of Rochester School of Medicine）。
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