人工智能在检测心理疾病方面表现出色
在重症患者中检测谵妄是一项复杂的任务，对患者的护理和康复具有重要影响。然而，人工智能（AI）和快速反应脑电图（EEG）的进步正在改变谵妄检测的方式。在一项发表在自然杂志上的研究中，科学家利用了由NVIDIA GPU加速的AI的强大能力，实现了谵妄检测的显着准确率。这一突破有可能彻底改变重症护理，提高患者的预后，减少与谵妄相关的财务负担。让我们深入了解这项令人兴奋的研究。
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了解谵妄
谵妄是由医疗状况、精神活性物质或多种原因引起的急性混乱状态。它在数小时到数天内发展，并涉及注意力、意识和高阶认知障碍。患有谵妄的人可能会出现其他神经精神症状，例如精神运动活动的变化、睡眠-觉醒周期的变化以及情感和感知障碍。然而，这些都不是诊断的必要条件。
谵妄检测的重要性
谵妄是重症患者中普遍存在的急性混乱和认知障碍状态。早期检测谵妄可以帮助提供及时和适当的护理，确保更快的康复，并减少长期技术护理的需要。根据美国国立卫生研究院（NIH）的数据，谵妄的财务影响也相当显著，每位患者每年的费用高达64000美元。
突破性研究：AI和EEGs在谵妄检测中的应用
在最近发表的一篇名为“Supervised deep learning with vision transformer predicts delirium using limited lead EEG”的自然论文中，一组研究人员展示了一种突破性的谵妄检测方法。通过采用名为Vision Transformer的深度学习模型，结合NVIDIA GPU的加速以及快速反应的EEG设备，他们实现了惊人的测试准确率达到97%。这一突破有可能预测痴呆症，并促进预防和治疗方法的评估，从而提高患者护理。
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NVIDIA GPU在加速研究中的作用
NVIDIA GPU的加速性能对于研究的成功至关重要。研究人员可以在传统CPU的一半时间内完成任务。这种加速计算能力可以加快EEG数据的分析和解释，为更有效的谵妄检测铺平道路。
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填补谵妄检测的空白
目前，传统的临床检测方法只能识别不到40%的谵妄病例，这在患者护理中留下了很大的空白。目前，筛查重症监护室患者依赖于主观床边评估，限制了检测的准确性和一致性。整合手持式EEG设备，并辅以AI解释，提供了一个有前途的解决方案。它消除了对专业技术人员和神经学家的需求，允许早期检测与谵妄相关的变化，并使EEG的使用具有最少的培训要求。
简化重症监护单元的谵妄筛查
将AI模型（如Vision Transformer（ViT））和手持式快速反应EEG设备相结合，是重症监护单元谵妄筛查的一种实用有效方法。这种简化流程可以导致更短的住院时间、更高的出院率、更低的死亡率和减轻谵妄相关的财务负担。
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利用AI和EEGs改变患者护理
通过利用NVIDIA GPU、先进的深度学习模型和实用的医疗设备，这项研究展示了技术在增强患者护理方面的变革潜力。随着AI的不断发展，医疗专业人员很可能依赖它来预测诸如痴呆症之类的疾病，实现早期干预，并彻底改变重症护理的未来。
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我们的观点
将AI和快速反应EEG相结合代表了谵妄检测的一个重大进展。该研究取得的显著准确率为更快、更准确的诊断提供了新的希望，这进一步可能提高患者的预后和减少医疗保健成本。随着AI领域的不断扩展，其在改变重症护理和提高患者护理方面的潜力变得越来越明显。将来，结合AI和医疗设备来改变我们所知道的医疗保健的前景非常乐观。
