根据《健康数据科学》杂志上发表的一项研究，埃默里大学的研究人员创建了一个新的AI模型，能够有效预测非创伤性重症监护病房（ICU）患者输血的概率。这项研究解决了针对具有多种医疗状况的患者预测输血需求的挑战。
该AI模型由计算机科学系的Alireza Rafiei和生物医学信息学系的Rishikesan Kamaleswaran领导的研究团队开发，利用了包括实验室结果和生命体征在内的临床数据，来预测24小时内的输血需求。
研究人员使用了一个包含超过72,000名ICU患者记录的数据集，这些记录是在五年内收集的。该AI系统通过元模型集成方法表现出高性能，实现了0.97的AUROC（受试者工作特征曲线下面积）、0.93的准确率和0.89的F1分数。
“我们的模型不仅能够准确预测输血需求，还能识别影响输血决策的关键生物标志物，如血红蛋白和血小板水平。这种能力为临床医生提供了一个可靠的决策支持工具，有可能改善ICU环境中的患者预后和资源分配。”该研究的主要作者、埃默里大学的助教Alireza Rafiei表示。
该AI模型经过了多个场景的广泛测试，以验证其在实际应用中的弹性和可靠性。结果显示，该模型在各种ICU组和医疗条件下都表现出一致的有效性。
研究团队打算将这一AI模型纳入临床工作流程中，以提供实时决策辅助，确认其在真实世界ICU场景中的实用性。“我们的最终目标是个性化和优化输血策略，提升医院的患者护理和运营效率。”埃默里大学生物医学信息学系副教授Rishikesan Kamaleswaran说。
这项研究代表了在重症监护医学中使用AI的重要进展，展示了数据驱动技术改变医疗服务提供的潜力。
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