超七成急性肾损伤被漏诊 医院采用AI预警或可避免

2022-5-19

急性肾损伤(AKI)是全球关注的公共卫生问题,影响着10%~15%的住院患者,在ICU的死亡率高达50%,并使尿毒症的风险增加约3.81倍。AKI预防与早期诊断是改善患者预后的关键,但我国一项全国性调查显示,超过7成的AKI被漏诊,识别的患者中有17.6%延迟诊断。 

针对AKI早期预测与诊断这一临床难题,惠每CDSS基于真实世界数据与树模型算法建立AKI预警模型,在ICU患者住院期间智能挖掘病历中的AKI危险因素,通过CDSS实时预警高危患者,并根据KDIGO推荐的定义与分期标准智能判断符合AKI诊断的患者,帮助临床作出早期诊断与实施及时干预。 

01

AI早期预警

使80%以上 AKI患者获及时识别

根据全球肾脏病预后组织(KDIGO)发布的AKI临床实践指南,AKI可定义为48小时内血清肌酐水平迅速升高和/或尿量减少,临床须对存在AKI高危因素的患者进行早期诊断,确诊后根据血清肌酐或尿量的动态变化进行AKI分期。但目前关于AKI危险因素及预测模型的研究较少,临床缺乏通用的评估工具识别高危患者。

 

由于ICU产生的临床数据较多,与AKI相关的因素也较复杂,应用AI算法分析致病因素成为了医学领域重要手段。惠每CDSS基于临床文献、真实病例数据库,运用XGBoost(极端梯度提升树模型)算法进行多次独立重复实验,得到肾毒性药物、存在休克、心力衰竭等影响AKI的关键风险因素,并采用逻辑回归算法对AKI进行预测分析及交叉验证,建立起AKI预警模型。 

AKI预警模型在患者住院期间,持续监测其病历数据中的相关危险因素,对尚未发生AKI的患者动态进行危险分层,评估为AKI高危患者的(预测在一定时间后发生AKI的风险),实时在医生端发出预警,帮助医生积极采取恰当的预防措施;并实时提醒符合KDIGO诊断标准的AKI患者,助力临床早期诊断。

根据某三甲医院的急诊/重症科室应用评价,依据惠每CDSS预警可识别80%以上的AKI患者,使医生及时关注与处置;系统预警AKI的AUC为0.75,对KDIGO的判断准确率接近100%,有效提高了临床的AKI识别率。

02

脓毒症与AKI“双重”防治

相关研究数据显示,国内住院患者中大约只有25.3%会进行多次肌酐值检测,远低于发达国家中的比例。惠每CDSS通过AKI高危患者的预测,能够提醒医生动态关注、记录患者血肌酐与尿量的变化;同时系统以KDIGO为标准,持续监测患者血清肌酐或尿量的变化幅度,助力AKI的早期诊断、快速排查病因与实施及时治疗,降低患者病死率。 

某三甲医院通过2021年10月的院内AKI患者死亡率统计发现,5个急诊/重症科室中,应用惠每CDSS进行AKI预警的科室(干预科室)的AKI患者死亡率为12.50%,低于对照科室的15.38%,一定程度上体现早期预警与诊断AKI的重要性。另外,医院将加强对临床应用的长期观察,以及与干预科室的基线数据比较,进一步验证系统应用效果。 

图1 干预科室与对照科室的AKI患者死亡率比较 

院内的AKI防治不仅要做好早期预测与诊断,脓毒症预警也是重要一环。脓毒症及脓毒症休克是造成重症患者发生AKI的最主要原因,调查显示,ICU超过50%的AKI与脓毒症相关,且这类患者的死亡率高达70%。因此,脓毒症AKI是临床面临的重要医疗问题之一。 

从ICU诊疗需求出发,惠每CDSS根据脓毒症3.0诊断标准(感染+SOFA≥2分),在患者住院期间持续监测其呼吸系统、血液系统等指标数据,动态预警患者SOFA(序贯器官衰竭评分)分值变化,实时提醒符合诊断标准的患者并推荐合理的治疗方案。某三甲医院应用惠每CDSS进行脓毒症防治管理5个月,科室SOFA评估率提升了近6倍,有效改善临床诊断不及时、SOFA评估不足等问题,促进AKI的防治管理。

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