據(jù)外媒報道，研究人員表示，利用深度學(xué)習(xí)來預(yù)測病人睡眠時的生命體征，可以使病人更健康，減少護(hù)士的職業(yè)倦怠。任何在醫(yī)院過夜的人都知道，護(hù)士會定期進(jìn)來，叫醒你，檢查你的生命體征。雖然這是收集必要的信息，但 Feinstein研究所的一個團(tuán)隊表示，隔夜干擾可能弊大于利，會造成認(rèn)知障礙、高血壓、額外的壓力和其他對患者的負(fù)面影響--更不用說增加護(hù)士的工作了。

為了找到更好的方法，該團(tuán)隊研究了2012年至2019年期間從紐約Northwell Health醫(yī)院的患者身上采集的生命體征測量數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)包括呼吸頻率、心率、收縮壓、體溫和年齡。該研究共檢查了2430萬次生命體征測量數(shù)據(jù)，來自213萬名患者就診。

該團(tuán)隊利用這些信息開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)的預(yù)測性臨床工具，該工具利用人工智能來預(yù)測患者的夜間穩(wěn)定性，消除了多次生命檢查的需要。這項研究周五發(fā)表在《自然》合作伙伴期刊《數(shù)字醫(yī)學(xué)》上，研究結(jié)果顯示，在1萬名患者的過夜住院中，AI只誤判了2名。該團(tuán)隊補(bǔ)充說，這些錯誤分類可以由護(hù)士在典型的巡視中輕松解決。

“休息是患者護(hù)理的關(guān)鍵因素，已經(jīng)有充分的證據(jù)表明，睡眠中斷是一種常見的抱怨，可能會延遲出院和恢復(fù)，”Feinstein研究所生物電子醫(yī)學(xué)研究所助理教授和研究團(tuán)隊的領(lǐng)導(dǎo)者Theodoros Zanos在一份新聞稿中說。Zanos指出，該團(tuán)隊的研究結(jié)果凸顯了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案的安全性和準(zhǔn)確性。

除了幫助患者更好地睡眠，人工智能還可能幫助負(fù)擔(dān)過重的護(hù)士和醫(yī)院工作人員。根據(jù)研究團(tuán)隊的數(shù)據(jù)，護(hù)士花了20-35%的時間記錄生命體征，大約10%的輪班時間收集生命體征--他們平均每4到5個小時就必須為每個病人收集一次。 研究人員表示，人工智能可能意味著護(hù)士在一個夜班中減少20-25%的工作量。

該工具目前已在Northwell Health的幾家醫(yī)院推出。

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