加拿大医院的人工智能系统可将意外死亡人数减少 26%，为高危患者提供实时警报

医院一直在寻找快速识别可能面临病情突然恶化风险的病人的方法。这一时间差可能是挽救生命还是失去生命的分水岭。好消息是，人工智能已被证明是这一领域的福音。一项新的 加拿大研究提出了一种解决方案--一种 人工智能工具，旨在为医护人员提供预警。该系统被称为CHARTwatch。St.多伦多圣迈克尔医院（St Michael's Hospita）引进了这一系统，以帮助医生和护士捕捉病人病情恶化的预警信号，并尽早做出反应。

研究发现，该医院的普通内科（GIM）病房在使用该系统后，某些类型的病人死亡人数有所下降。具体来说，研究的重点是 "非姑息 "死亡，即病人在没有接受姑息治疗的情况下死亡。姑息治疗是为患有严重疾病（通常是危及生命的疾病）的患者提供的专门治疗，旨在改善患者的生活质量，而不是治愈疾病。人工智能工具的目标是防止意外或计划外死亡，而不是病人在接受姑息治疗时发生的死亡。

这项研究的时间跨度为 2016 年至 2022 年，涉及 13000 多名入住 GIM 病房的患者。结果显示，在干预期间，非姑息性死亡相对减少了 26%，从 2.1% 降至 1.6%。虽然这一百分比的下降看似微不足道，但却对患者的治疗效果产生了重大影响。在医院环境中，即使是死亡率的微小下降，也意味着随着时间的推移可以挽救数十条生命。

CHARTwatch 会向临床医生发送实时警报，这意味着当病人出现衰退，或者说突然衰退的迹象时，他们可以及时采取措施。在该系统识别出的高危患者中，非姑息性死亡从 10.3% 降至 7.1%。此外，CHARTwatch 实施后，还为患者提供了更积极的护理。例如，抗生素和皮质类固醇的剂量相应增加，对生命体征的监测也比平时更加频繁。

这显然是一个积极的进展，但研究人员在研究论文中也提出了一些警告。这项研究并非随机进行，其他未知因素也可能影响研究结果。此外，这项研究只针对一家医院的一个科室，在更大的环境中，结果可能会大相径庭。尽管如此，这项研究还是证明了机器学习工具将在医疗保健领域发挥重要作用，有助于改善患者护理，并有望在此过程中挽救多条生命。