Blockdit Logo
Blockdit Logo (Mobile)
สำรวจ
ลงทุน
คำถาม
เข้าสู่ระบบ
มีบัญชีอยู่แล้ว?
เข้าสู่ระบบ
หรือ
ลงทะเบียน
ด.ดล Blog
•
ติดตาม
12 พ.ย. 2019 เวลา 13:18 • วิทยาศาสตร์ & เทคโนโลยี
Machine Learning กับการตรวจเชื้อแบคทีเรียในทารกแรกเกิด
โลกอาจเป็นสถานที่ที่เลวร้ายโดยเฉพาะในช่วงสองสามเดือนแรกหลังจากที่เด็กเกิด ในช่วงเวลาที่มีค่าเหล่านี้นั้น ทารกแรกเกิดจะได้สัมผัสกับประสบการณ์ใหม่ ๆ และสิ่งเร้ามากมายรวมถึงแบคทีเรียที่เป็นเชื้อโรคที่จะมาคอยทำร้ายร่างกายที่อ่อนแอของพวกเขา
Machine Learning กับการตรวจเชื้อแบคทีเรียในทารกแรกเกิด
ซึ่งแบคทีเรียที่เป็นผลมาจากการติดเชื้อในระบบไหลเวียนโลหิตนั้นได้กลายเป็นสาเหตุสำคัญของการเสียชีวิตของทารกแม้ในประเทศที่พัฒนาแล้วก็ตาม
การวินิจฉัยอย่างรวดเร็วของทารกที่ป่วยเป็นสิ่งสำคัญ แต่อาจเป็นสิ่งที่ท้าทายในโรงพยาบาลเนื่องจากมีอาการแสดงทางคลินิกที่ไม่ชัดเจน ตอนนี้นักวิจัยที่โรงพยาบาลเด็กแห่ง Philidelphia (CHOP) พบว่า ด้วยการให้สร้างจำลองโดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning โดยการรวบรวมข้อมูลทางคลินิกของทารกแรกเกิดอย่างสม่ำเสมอ พวกเขาสามารถระบุกรณีของการติดเชื้อในทารกแรกเกิดได้ก่อนเวลาปกติ และทีมวิจัยได้ตีพิมพ์ผลการวิจัยในวารสาร PLoS ONE
เพื่อพัฒนาแบบจำลองโดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning ที่สามารถตรวจจับการติดเชื้อได้ ทีมวิจัยได้ฝึกอัลกอริทึมโดยใช้ชุดข้อมูลย้อนหลัง โดยมีเป้าหมายสำคัญในการระบุการติดเชื้ออย่างน้อยสี่ชั่วโมงก่อนที่แพทย์จะสงสัยว่าเด็กทารกนั้นป่วยจริง ๆ
การใช้ข้อมูลบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ เช่น สัญญาณชีพ ความดันโลหิต และอุณหภูมิจากทารก 618 คนในหอผู้ป่วยหนักทารกแรกเกิด CHOP จากปี 2557-2560
โดยทีมนักวิจัยได้ฝึกอบรมโดยใช้เทคโนโลยี Machine Learning เพื่อเปรียบเทียบสัญญาณชีพกับตัวชี้วัดที่สำคัญ 36 ตัว ซึ่งทีมวิจัยสามารถเปรียบเทียบความแม่นยำของ การใช้ Machine Learning กับการค้นพบทางคลินิกโดยแพทย์เฉพาะทางเด็ก ซึ่งจากการทดสอบ ใน 8 โมเดลนั้น พบว่ามี 6 โมเดล สามารถระบุกรณีของการติดเชื้ออย่างถูกต้องได้เร็วกว่าแพทย์ถึงสี่ชั่วโมงเลยทีเดียว
โดยทางทีมได้สรุปว่า หากมีข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการฝึกอบรม อาจมีผลต่อความแม่นยำมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป “ เนื่องจากการตรวจพบ แต่เนิ่นๆและการทำการรักษาอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญในกรณีของการติดเชื้อแบคทีเรีย
เทคโนโลยีอย่าง Machine Learning จึงมีศักยภาพในการปรับปรุงผลลัพธ์ทางคลินิกในทารกเหล่านี้ ซึ่งจากข้อมูลของ Masino การค้นพบของทีมวิจัย เป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาเครื่องมือแบบเรียลไทม์สำหรับใช้ในโรงพยาบาล โดยการติดตามการศึกษาทางคลินิกเพิ่มเติม โดยทีมวางแผนที่จะประเมินประสิทธิภาพของระบบดังกล่าวในโรงพยาบาลจริงในอนาคต
References :
https://www.eurekalert.org
ช่องทางติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :
facebook.com/tharadhol.blog
Twitter :
twitter.com/tharadhol
Instragram :
instragram.com/tharadhol
Website :
www.tharadhol.com
m.facebook.com
You’re Temporarily Blocked
7
54
7
5
7 บันทึก
54
7
5
โฆษณา
ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
© 2024 Blockdit
เกี่ยวกับ
ช่วยเหลือ
คำถามที่พบบ่อย
นโยบายการโฆษณาและบูสต์โพสต์
นโยบายความเป็นส่วนตัว
แนวทางการใช้แบรนด์ Blockdit
Blockdit เพื่อธุรกิจ
ไทย