AI v nemocnicích: Nový nástroj dokáže předpovědět nízkou hladinu cukru v krvi až 24 hodin předem

Vědci z Cedars-Sinai Health Sciences University vyvinuli model založený na umělé inteligenci (AI), který dokáže identifikovat hospitalizované pacienty s rizikem nízké hladiny cukru v krvi až 24 hodin předtím, než k tomuto stavu dojde.

Vědci z Cedars-Sinai Health Sciences University vyvinuli model založený na umělé inteligenci (AI), který dokáže identifikovat hospitalizované pacienty s rizikem nízké hladiny cukru v krvi až 24 hodin předtím, než k tomuto stavu dojde. Tento model, známý jako LSTM (long short-term memory), by mohl pomoci lékařům zasáhnout dříve a předejít závažným komplikacím, jako jsou záchvaty, kóma a dlouhodobé srdeční arytmie.

Nízká hladina cukru v krvi, neboli hypoglykémie, je častou a potenciálně život ohrožující komplikací u hospitalizovaných pacientů. Týká se to například těch, kteří podstupují léčbu cukrovky, drží půst před zákroky nebo jsou v intenzivní péči. Až dosud však neexistovaly široce používané nástroje pro předpovídání, u kterých pacientů se hypoglykémie může rozvinout. Současná nemocniční péče je převážně reaktivní, což znamená, že se reaguje až poté, co hladina cukru v krvi pacienta klesne.

AI model analyzuje vzorce v medikaci, laboratorních výsledcích, stravování a dalších datech z elektronických zdravotních záznamů pacientů. Shromažďuje informace ve čtyřhodinových intervalech po dobu pěti dnů a na jejich základě předpovídá, zda se u pacienta rozvine hypoglykémie během následujících 24 hodin. Výzkumníci model vyvinuli a testovali s využitím dat z více než 143 000 hospitalizací dospělých pacientů ve třech nemocnicích Cedars-Sinai Health System v letech 2014 až 2025. Nástroj byl testován i s prospektivními nemocničními daty, aby se potvrdila počáteční zjištění.

Model je navržen tak, aby upozornil týmy pečující o pacienty ještě předtím, než pacient zažije nízkou hladinu cukru v krvi, a identifikoval klíčové faktory, které toto riziko ovlivňují. Tím, že nabízí praktické poznatky, podporuje programy pro řízení cukrovky v nemocnicích. Odhaduje se, že nástroj by mohl pomoci předejít třem až čtyřem případům nízké hladiny cukru v krvi ve velké nemocnici každý den. Při extrapolaci na všechna nemocniční lůžka po celém světě by dopad mohl být značný. Tento model není jen teoretický, ale je postaven a validován tak, aby fungoval prospektivně v reálném čase s využitím dat, která nemocnice již shromažďují. Včasnou identifikací ohrožených pacientů se otevírá příležitost ke snížení preventabilních komplikací a zlepšení bezpečnosti pacientů.