科学家利用人工智能和快速反应脑电图改善谵妄检测
检测谵妄症并非易事,但是它可以带来巨大回报:加速对患者的重要护理,促进更快、更可靠的恢复。
改善检测方法还可以减少长期的专业护理需求,提高患者生活质量,同时减轻重大经济负担。根据美国国立卫生研究院的数据,照顾谵妄症患者每年的费用高达64000美元。
在上个月发表于《自然》杂志上的一篇论文中,研究人员描述了他们如何利用一种名为视觉变换器(Vision Transformer)的深度学习模型,结合快速反应的脑电图(EEG)设备,来检测危重病情下的老年人是否患有谵妄症。
这篇名为“监督式深度学习与视觉变换器预测使用有限引导脑电图的谵妄”的论文由南卡罗来纳大学的Malissa Mulkey、普渡大学的Huyunting Huang、东卡罗来纳大学的Thomas Albanese和Sunghan Kim以及普渡大学的Baijian Yang等人撰写。
他们的创新方法实现了97%的测试准确率,为预测痴呆症的突破提供了潜在的可能性。通过利用人工智能和脑电图,研究人员可以客观评估预防和治疗方法,从而实现更好的护理。
这一令人印象深刻的结果部分归功于NVIDIA GPU的加速表现,使研究人员完成任务所需时间仅为CPU所需时间的一半。
谵妄症影响了高达80%的危重病人。然而,传统的临床检测方法只能检测出不到40%的病例,这代表了患者护理中的重大缺口。目前,筛查重症监护病房的患者需要进行主观的床旁评估。
引入手持式EEG设备可以使筛查更加准确和经济实惠,但技术人员和神经学家的缺乏构成了挑战。
然而,使用人工智能可以消除神经科医生解读结果的需求,并允许在患者出现症状前约两天检测与谵妄相关的变化,当时患者更容易接受治疗。这也使得使用EEG的门槛大大降低。
研究人员将一种名为ViT的人工智能模型应用于EEG数据中,这种模型最初是为自然语言处理而创建的,并通过NVIDIA GPU进行加速,为数据解释提供了新的方法。
快速反应的手持式EEG设备不需要大型EEG机器或专业技术人员,这也是该研究的另一个值得关注的发现。
这种实用工具结合先进的人工智能模型,用于解释它们收集的数据,可以简化在重症监护病房中的谵妄筛查。
该研究提出了一种有前途的谵妄检测方法,可以缩短住院时间,增加出院率,降低死亡率,并减轻与谵妄相关的经济负担。
通过将NVIDIA GPU的强大性能与创新的深度学习模型和实用的医疗设备相结合,该研究突显了技术在提高患者护理方面的变革潜力。
随着人工智能的发展,医疗专业人士越来越可能依赖它来预测像痴呆症这样的疾病,并进行早期干预,从而彻底改变了重症监护的未来。
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