根據《急診醫學年鑒》上發表的一項研究，基于AI的膿毒癥篩查工具在優于其他傳統篩查方法后，可以更好地幫助醫生找到患此病風險最大的患者。

美國和英國的一些醫療保健組織已經轉向AI解決方案來解決患者的敗血癥并防止致命的后果。去年11月，馬薩諸塞州的研究人員開發了一種AI系統，該系統可以預測何時應該對敗血癥患者使用關鍵藥物。

對于本研究，一個研究團隊使用機器學習來開發和測試一種敗血癥篩查工具，稱為敗血癥風險評分（RoS），并使用來自49個不同城市社區醫院急診室（ER）患者的電子健康記錄數據。該數據包含約270萬條記錄。

收到數據后1、3、6、12和24小時對篩選方法進行了分析。此外，它的性能還可以通過各種指標進行評估-警報率，接收器工作特性曲線（AUC）下的面積，靈敏度，特異性和精度。根據這項研究，當識別大多數高危患者時，RoS是“最有區別的篩查工具”，并且比下一個表現最佳的敗血癥篩查方法更加靈敏和準確。

Tenet Healthcare等公司的數據科學家Ryan J. Delahanty博士說：“在這項回顧性研究中，與標準篩查工具相比，RoS更加及時和有區別……需要進一步的研究來驗證獨立站點的RoS得分。” 總結。