西部大学の2人の大学院生は、ICU患者の脳損傷回復を予測するための画期的な方法を開発しました。
Matthew KolisnykとKarnig Kazazian、Schulich School of Medicine＆Dentistry of Medical＆Dentistry of Neuroscientist Adrian Owenの研究室で、患者が重度の脳損傷に生存する患者を予測するための機械学習技術を組み合わせた機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の組み合わせ。
調査、「安静時のネットワークを使用した重度の急性脳損傷後の神経学的回復の予測’はで公開されていますJournal of Neurology。
脳損傷の回復に関する不確実性
外傷性脳損傷が脳卒中または心停止によって引き起こされるかどうか、命は永遠に変えることができます。
深刻な脳損傷の患者がICUに認められている場合、家族は回復に関する大きな不確実性に直面しています。
しかし、脳損傷の回復についても同様に不確実なのは医療専門家です。
「何年もの間、私たちは誰が深刻な脳損傷を生き延びようとしているのかを知るためのツールとテクニックを欠いていました」とオーウェンは言いました。
回復の問題の解決
ロンドンヘルスサイエンスセンターおよびローソンヘルスリサーチインスティテュートの神経科医と協力して、西側の神経科医と協力して、脳損傷の回復に関する不確実性と戦うことを目的とした学際的な研究者。
チームは、ウエスタンのキングスユニバーシティカレッジの心理学教授であるロレッタノートンが率いていました。ノートンは、ICUで脳の活動を測定した世界初の研究者の1人でした。
研究者は、深刻な脳損傷後の最初の数日間で、ロンドンの2つのICUの1つで25人の患者の脳活動を測定しました。その後、彼らは誰が生き残るか、誰がしないかを予測できるかどうかをテストしました。
「これらの患者の回復の可能性に関する情報は、異なる脳領域が互いに通信する方法で捕らえられていることを以前に発見しました」とノートンは言いました。
「脳領域間の無傷のコミュニケーションは、意識を取り戻すための重要な要素です。」
AIでの予測精度の向上
チームのブレークスルーは、このイメージング技術を組み合わせることができることを発見したときに発生しましたイノベーション スロット マシン機械学習として知られるアプリケーション。
この組み合わせにより、80％の精度で脳損傷の回復を予測できることがわかりました。これは現在の標準ケアよりも高いです。
「現代のオンライン カジノ モンテカルロは、信じられないほどの予測能力を示しています。これを既存のイメージング技術と組み合わせることで、誰が彼らの怪我から回復するかをよりよく予測するのに十分でした」とKolisnykは言いました。
回復予測モデルでさらに作業を行う必要があります
研究の結果は励みになっていますが、研究者は、予測は完全ではなく、さらなる研究とテストが必要だと言います。
「これらのモデルが多くのデータを持っているときに最もよく学習することを考えると、私たちの調査結果がカナダ全土でICUとのさらなるコラボレーションにつながることを願っています」とカザジアンは言いました。
