A aprendizagem profunda pode fazer a previsão segura do resultado do coma

Após a parada cardíaca e a ressuscitação, a parte dos pacientes estará em um coma e será tratada em uma unidade de cuidados intensivos. Suas perspectivas são incertas. Que é necessário obter uma previsão do resultado que seja segura? Os pesquisadores da universidade de Twente e de “do hospital de Twente do espectro Medisch”, ambos em Enschede, os Países Baixos, desenvolveram uma rede de aprendizagem que fosse capaz de interpretar EEG-testes padrões. Pode fazer uma previsão segura do resultado, e forma assim uma fonte de informação extra valiosa. O presente do pesquisador sua aproximação no jornal crítico da medicina do cuidado.

Nos Países Baixos, aproximadamente um terço dos povos que tiveram uma parada cardíaca seguiram pela ressuscitação, terão que ser tratados no ICU. Estes pacientes, aproximadamente 7000 todos os anos, estão em um coma. Mais do que a metade deles não recuperarão a consciência. A família quererá conhecer o que as perspectivas são e, se seu parente recupera a consciência, o que serão a qualidade de vida. A pergunta “promove o tratamento faz o sentido?” pode somente ser respondido após a análise cuidadosa da situação. Uma das opções, agora, é o SEPP-teste; se um sinal elétrico aplicado ao pulso não alcança o cérebro, esta não é nenhuma boa notícia.

Os sinais elétricos do cérebro, o teste padrão do EEG medido através dos eléctrodos na cabeça, dão muita informação também. A análise do EEG que usa a inteligência artificial dá uma previsão muito exacta do resultado, como os pesquisadores mostram em seu papel mais atrasado. Doze horas após a ressuscitação, a rede de aprendizagem é capaz de prever um bom resultado com 58 por cento de precisão e um resultado ruim com 48 por cento. Este é um desempenho melhor do que o olho treinado de um neurologista. O computador e humanos, contudo, ainda têm uma categoria “que eu não sei”, nas situações os dados do EEG não são específicos bastante.

Formação

O primeiro autor, Marleen Tjepkema, já fez um argumento para usar o EEG na previsão do resultado, em sua tese do PhD em 2014 como um graduado técnico da medicina de UT. E seus colegas tomam agora a isto uma etapa importante adiante introduzindo a interpretação automatizada da varredura do EEG. A rede de aprendizagem foi treinada usando 600 testes padrões do EEG, ele não obteve nenhumas sugestões no que olhar. Após isso, foi alimentada com 300 testes padrões do EEG para ver como executou em dar uma previsão. Os neurologistas têm que olhar centenas de EEG também, como parte de seu treinamento. Um neurologista experiente indicará características específicas. Ainda, os EEG-testes padrões são tão ricos em informações que o computador outperforms o olho humano.

Uma vez que treinada, a rede será capaz de julgar o EEG muito rápido, bem dentro de um segundo. Os pesquisadores esperam que este adiciona a informação valiosa ao julgamento humano. Uma das outras vantagens é flexibilidade, uma previsão pode ser feito em qualquer altura que do dia. Usando a nova tecnologia na vontade de ICU mostre se o “intensivist” igualmente vê como uma ferramenta valiosa.

Um dos passos seguintes nesta pesquisa está tendo um olhar mais atento na estratégia de aprendizagem da rede, fazendo o mais transparente do que uma aproximação da caixa negra. Para isto, os neurophysiologists colaboram com os cientistas de computador e os matemáticos da universidade de Twente. Outros exemplos do uso profundamente da aprendizagem na medicina estão interpretando imagens do raio X ou estão classificando os ferimentos da pele.

Source:

Universidade de Twente

Referência do jornal:

Tjepkemna, previsões do resultado do M. e outros (2019) no coma de Postanoxic com profundamente aprendizagem. Medicina crítica do cuidado. doi.org/10.1097/CCM.0000000000003854.