El aprendizaje profundo puede hacer la predicción segura del resultado de la coma

Después de fallo cardiaco y de la resucitación, la parte de los pacientes estará en una coma y será tratada en una Unidad de Cuidados Intensivos. Sus perspectivas son inciertas. ¿Cuál es necesario conseguir una predicción del resultado que sea segura? Los investigadores de la universidad de Twente y “del hospital de Twente del espectro de Medisch”, ambos en Enschede, los Países Bajos, desarrollaron una red de aprendizaje que es capaz de interpretar EEG-configuraciones. Puede hacer una predicción segura del resultado, y forma así una fuente de información extra valiosa. El presente del investigador su aproximación en gorrón crítico del remedio del cuidado.

En los Países Bajos, cerca de una mitad de la gente que tenía un fallo cardiaco siguió por la resucitación, tendrá que ser tratado en el ICU. Estos pacientes, cerca de 7000 cada año, están en una coma. Más que la mitad de ellos no recuperarán conciencia. La familia querrá conocer cuáles son las perspectivas y, si su pariente recupera conciencia, cuál serán la calidad de vida. La pregunta “fomenta el tratamiento tiene sentido?” puede ser contestado solamente después del análisis cuidadoso de la situación. Una de las opciones, ahora, es la SEPP-prueba; si una señal eléctrica aplicada a la muñeca no alcanza el cerebro, ésta no es ninguna buena noticia.

Las señales eléctricas del cerebro, la configuración de EEG medida vía los electrodos en la culata de cilindro, dan mucha información también. El análisis de EEG usando la inteligencia artificial da una predicción muy exacta del resultado, como los investigadores muestran en su último papel. Doce horas después de la resucitación, la red de aprendizaje es capaz de predecir un buen resultado con el 58 por ciento de exactitud y un resultado malo con el 48 por ciento. Esto es un mejor funcionamiento que el aro entrenado de un neurólogo. La computador y humanos, sin embargo, todavía tienen una categoría “que no sé”, en situaciones los datos de EEG no son bastante específicos.

Entrenamiento

El primer autor, Marleen Tjepkema, hizo ya una súplica para usar EEG en la predicción del resultado, en su tesis del doctorado en 2014 como un graduado técnico del remedio de UT. Ella y sus colegas ahora toma a esto una medida importante delante introduciendo la interpretación automatizada de la exploración de EEG. La red de aprendizaje se ha entrenado usando 600 configuraciones de EEG, él no consiguió ningunas indirectas en qué observar. Después de eso, fue introducida con 300 configuraciones de EEG para ver cómo se realizó en el donante de una predicción. Los neurólogos tienen que observar centenares de EEG también, como parte de su entrenamiento. Un neurólogo experimentado señalará características específicas. No obstante, las EEG-configuraciones son tan ricas en información que la computador supera el aro humano.

Una vez que está entrenada, la red será capaz de juzgar el EEG muy rápido, en conformidad con un segundo. Los investigadores cuentan con que esto agregue la información valiosa al juicio humano. Una de las otras ventajas es adaptabilidad, una predicción se puede hacer en cualquier momento del día. Usando la nueva tecnología en la demostración de la voluntad de ICU si el “intensivist” también ve como herramienta valiosa.

Uno de los pasos siguientes en esta investigación está teniendo una mirada más atenta en la estrategia de aprendizaje de la red, haciéndola más transparente que una aproximación de la caja negra. Para esto, los neurofisiólogos colaboran con los informáticos y los matemáticos de la universidad de Twente. Otros ejemplos del uso profundamente del aprendizaje en remedio están interpretando imágenes de la radiografía o están clasificando daños de la piel.

Fuente:

Universidad de Twente

Referencia del gorrón:

Tjepkemna, 2019) predicciones del resultado del M. y otros (en la coma de Postanoxic con profundamente el aprendizaje. Remedio crítico del cuidado. doi.org/10.1097/CCM.0000000000003854.