Mỗi năm, ít nhất 1,7 triệu người trưởng thành ở Hoa Kỳ bị nhiễm trùng huyết và khoảng 350.000 người sẽ tử vong vì nhiễm trùng máu nghiêm trọng có thể gây ra phản ứng dây chuyền đe dọa tính mạng trên toàn bộ cơ thể.

Trong một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí npj Digital Medicine, các nhà nghiên cứu tại Trường Y thuộc Đại học California San Diego đã sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trong các khoa cấp cứu tại UC San Diego Health để xác định bệnh nhân có nguy cơ nhiễm trùng huyết.

Nghiên cứu cho thấy thuật toán AI có tên COMPOSER, do nhóm nghiên cứu phát triển trước đây, đã giúp giảm 17% tỷ lệ tử vong. 

Khi bệnh nhân đến khoa cấp cứu, thuật toán sẽ liên tục theo dõi hơn 150 biến số khác nhau của bệnh nhân có thể liên quan đến nhiễm trùng huyết, chẳng hạn như kết quả xét nghiệm, dấu hiệu sinh tồn, thuốc hiện tại, nhân khẩu học và tiền sử bệnh. 

Nếu bệnh nhân có nhiều biến số, dẫn đến nguy cơ nhiễm trùng huyết cao, thuật toán AI sẽ thông báo cho nhân viên điều dưỡng thông qua hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh viện. Đội ngũ điều dưỡng sau đó sẽ cùng bác sĩ xem xét và xác định kế hoạch điều trị thích hợp.

Nghiên cứu đã kiểm tra hơn 6.000 bệnh nhân nhập viện trước và sau khi COMPOSER được triển khai tại các khoa cấp cứu tại Trung tâm Y tế UC San Diego ở Hillcrest và tại Trung tâm Y tế Jacobs ở La Jolla. 

Đây là nghiên cứu đầu tiên báo cáo sự cải thiện kết quả của bệnh nhân bằng cách sử dụng mô hình học sâu AI, đây là mô hình sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để kiểm tra và cân bằng nhằm xác định các mối lo ngại về sức khỏe ở bệnh nhân một cách an toàn và chính xác. Mô hình này có thể xác định các yếu tố rủi ro phức tạp và đa dạng, sau đó được nhóm chăm sóc sức khỏe xem xét để xác nhận.