Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

O estudo financiado NSF novo pode ajudar médicos a diminuir mortes da lesão cerebral

Para ajudar médicos a diminuir o número de mortes resultando das lesões cerebrais traumáticos, Chandan Reddy, professor adjunto no departamento da informática e faculdade na analítica da descoberta centra-se, usará técnicas de aprendizagem novas da máquina para que os modelos computacionais prever resultados curtos e a longo prazo, categorizará pacientes traumáticos da lesão cerebral, e fornecerá as intervenções costuradas a um paciente específico e a seu ferimento. Este estudo de quatro anos é financiado por uma concessão do National Science Foundation além de $1 milhões.

A lesão cerebral traumático afecta mais de 10 milhões de pessoas no mundo inteiro e é uma causa de morte principal nos Estados Unidos para crianças e adultos sob a idade de 44.

“Quando nada muito puder ser feito para mudar uma lesão cerebral preliminar, há uma sala impedir dano mais adicional ao cérebro,” disse Reddy. O objetivo total do projecto é fornecer introspecções no que pôde acontecer seguinte, como a pressão intracranial aumentada e a insanidade metabólica, usando algoritmos computacionais novos. Esta informação pode ajudar médicos a focalizar em detectar e em impedir estes tipos dos ferimentos secundários.

Um dos desafios mais grandes para médicos é que nenhuma duas lesões cerebrais são semelhantes, mesmo quando as circunstâncias parecem idênticas.

“Nossa pesquisa é porque vai além das possibilidades gerais às mais específicas,” Reddy especialmente importante disse.

As origens de dados para o estudo incluirão dados da cabeceira da paciente internado, assim como os dados remotamente monitorados da telemedicina, fornecendo a capacidade para conectar dados a níveis múltiplos para populações pacientes específicas.

Reddy está trabalhando com Vignesh Subbian, professor adjunto no departamento da engenharia biomedicável e no departamento dos sistemas e na engenharia industrial na Universidade do Arizona. O estudo igualmente está recebendo algum auxílio dos peritos clínicos da universidade de Cincinnati e de universidade de Emory.

As ferramentas desenvolvidas com esta pesquisa ajudarão médicos e clínicos críticos do cuidado a fornecer o cuidado direito a cada paciente e a seleccionar melhor pacientes para ensaios clínicos ferimento-relacionados do cérebro apropriado.

“Este trabalho tem um potencial forte para a aplicação em uns contextos mais largos dentro da indústria dos cuidados médicos ajudando famílias com tomada de decisão sobre o cuidado a longo prazo e por maneiras potencial de informação de reduzir também cuidados médicos totais e custos sociais para esta população paciente,” Reddy disse.

Com o outreach e as actividades educacionais, o projecto igualmente promoverá a consciência de métodos e de sistemas computacionais entre o graduado e os alunos de licenciatura, junto com estagiários clínicos.

Source: https://vtnews.vt.edu/articles/2019/01/virginia-tech-professor-uses-new-machine-learning-techniques-to-0.html