一种旨在预测败血症的医院算法遗漏了大多数病例

　　美国最大的电子健康记录公司Epic Systems声称它可以解决医院的一个主要问题：识别败血症的迹象，这是一种通常致命的感染并发症，可导致器官衰竭。这是医院患者的一个主要死因。 但根据周一发表在《美国医学会杂志-内科学》(JAMA Internal Medicine)上的一项新研究，该算法并不像宣传的那样好用。 Epic说它的警报系统在76%的情况下能正确区分有和没有败血症的病人。新研究发现它只有63%的时间是正确的。
　　Epic Systems公司的一位发言人在给Stat News的一份声明中对这一发现提出异议，说其他研究表明该算法是准确的。
　　败血症很难早期发现，但尽快开始治疗可以提高患者的生存机会。Epic Systems和其他类似的自动预警工具，扫描病人的测试结果，以发现某人可能正在发展这种状况的信号。大约四分之一的美国医院使用Epic的电子医疗记录，数百家医院使用其败血症预测工具，包括来自密歇根大学健康中心的副教授、研究作者Karandeep Singh。
　　该研究检查了密歇根医学中心2018年和2019年近4万次住院的数据。在这些住院病人中，有2552人患上了败血症。Epic的败血症工具遗漏了其中的1709个病例，其中约三分之二的病例仍被识别并迅速治疗。它只发现了7%被医生遗漏的败血症病例。分析还发现了一个很高的假阳性率：当一个病人的警报响起时，该病人实际发生败血症的可能性只有12%。
　　Singh告诉 Stat News，问题的部分原因似乎在于Epic算法的开发方式。它根据医生提交治疗清单的时间来定义败血症，而不一定是病人第一次出现症状的时间。这意味着它捕捉的是医生已经认为有问题的病例。Singh说：“这基本上是在试图预测医生已经在做什么。这也不是研究人员通常会使用的败血症的衡量标准。”
　　挖掘病人数据以预测其健康状况可能发生的情况的工具很常见，对医生来说很有用。但是，它们只和它们所开发的数据一样好，而且它们应该接受外部评估。当研究人员仔细检查像这样的工具时，他们有时会发现漏洞：例如，2019年的一项研究发现，主要医疗系统用来标记需要特别关注的病人的一种算法对黑人病人有偏见。
　　在COVID-19大流行的早期，Epic推出了另一个预测工具，称为恶化指数。它的目的是帮助医生决定哪些病人应该进入重症监护室，哪些病人不需要重症监护也可以。这场大流行是一个紧急情况，所以全美各地的医院在它受到任何形式的独立评估之前就开始使用它。即使是现在，对该工具的研究也是有限的。一项小型研究显示，它可以识别高风险和低风险的病人，但对医生来说可能没有用。布朗大学的研究人员在《Undark》中警告说，该系统中可能存在未曾预料到的问题或偏见。
　　Singh发推文说，如果数字工具要发挥其在医疗保健方面的潜力，像Epic这样的公司应该对它们的制造过程保持透明，而且应该对它们进行定期监测，以确保它们运行良好。约翰斯·霍普金斯大学医学院的副教授Roy Adams告诉《Wired》，这些工具正变得越来越普遍，所以这类问题不会消失。他说：“我们需要对这些专有系统进行更多的独立评估。”
　　【来源：cnBeta.COM】

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