再生医学网获悉，来自中国国家创伤医学中心和北京大学健康医疗大数据国家研究院的研究人员们，正在研发基于大数据的临床决策支持系统来辅助创伤急救医护人员进行创伤伤情风险评估和诊疗决策。该系统是通过创新的真实世界数据挖掘和基于证据的推理方法进行开发实现。
团队研究人员在电气电子工程师学会旗下的期刊IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems发表了该研究成果。这是基于证据推理模型开发的首个创伤急诊决策支持系统。
文章通信作者中国国家创伤医学中心主任姜保国教授认为“我们建立的创伤决策支持系统，可以在创伤急救过程中辅助临床医护人员做出更优的临床决策并显著减少医疗差错的发生，同时能够帮助预测严重创伤患者的预后，包括ICU收治和院内死亡”
“创伤患者临床上动态变化的体征和症状可能是相互关联的。例如，患者的意识水平较低，这可能与受伤的位置有关，也可能与高体温有关”。为此，文章第一作者孔桂兰教授采用国家创伤医学中心的中国开滦医院急诊科1,299名创伤患者的临床数据，将临床体征和症状之间相互依赖的程度计算出来。急救过程中，医护人员只需要将患者临床数据，包括血压、脉搏、呼吸频率、意识水平、体温、年龄、合并症、以及损伤的原因和位置等输入系统。系统会以证据推理的方法来处理这些数据，将患者数据与真实世界数据中提取的临床证据进行比较，并对所有匹配的证据进行融合推理，从而预测不良事件发生的可能性，进而辅助医护人员迅速准确地识别ICU收治或院内死亡风险高的创伤患者。
该研究发现，在没有先验专业知识或临床经验的情况下，该系统中基于真实世界大数据的证据推理模型被证明实际应用性更好。与基于传统机器学习模型的决策支持系统相比，该系统能够更准确地识别具有不良预后的创伤患者。此外，该系统以实时方式运行，从医生输入患者数据到系统产生合理的决策建议，该系统可以实时在线进行，从而可以帮助创伤患者获得宝贵的救治时间。接下来，研究人员计划将该系统推广到创伤救治相关专科领域。
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