DoD, Philips partner für AI-aktiviert Infektionskontrolle

Eine neue Technologie, die auf künstlicher Intelligenz basieren wird verwendet, um Infektionen erkennen, die bis zu zwei Tage, bevor Symptome erscheinen, bestimmt für den US-service-Mitglieder, die aber voraussichtlich weit von Zivilisten.

WARUM ES WICHTIG IST
Die Technologie, entwickelt von Royal Philips und das US Department of Defense, verwendet AI zu betrachten, Vitalparameter und andere Biomarker zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit der Infektion bis zu 48 Stunden vor den klinischen Verdacht. Der healthcare-Technologie-Unternehmen und das DoD zusammen auf einem 18-Monats-Projekt zur Erkennung von Infektionen bei Patienten, bevor Sie Anzeichen oder Symptome, die ankündigen, Ihre Ergebnisse in dieser Woche.

Philips und das DoD sagte, die Technologie ist breit anwendbar zu zivilen Gesundheitswesens. Sie sagte, es wird schließlich verwendet werden, in Szenarien, in denen die Vitalfunktionen und Biomarker schwanken, wie bei körperlicher Anstrengung und Hitze stress.

DER GRÖßERE TREND
Philips und DoD zu verwenden beabsichtigen, die Technologie in Geräte, getragen von den Truppen, Ihre Gesundheit zu überwachen, die in einem nicht-invasive Weise. Ihre Hoffnung ist zu erkennen, Infektionen unter den Truppen, bevor Sie zu MANIFESTEN Symptomen zeigen, an welchem Punkt der infizierten haben oft schon krank und ausgesetzt wurden und andere.

Das Projekt, genannt die Schnelle Analyse von Bedrohungen ausgesetzt, oder die Geschwindigkeit, zeigte auf, wie Kombinationen von signifikanten Vitalfunktionen und Biomarker variiert basierend auf der Zeit vor dem klinischen Verdacht auf eine im Krankenhaus erworbene Infektion, nach Ansicht von Philips.

Das Unternehmen und DoD genannt RATE der ersten großen schau in der Vorhersage pre-symptomatischen Infektionen beim Menschen, durchgeführt als Teil einer umfassenden Anstrengung zur Verbesserung der Einsatzbereitschaft.

Die Technik erfordert ein großes dataset, das zieht sich von mehr als 41.000 Fälle von Infektionen, laut Philips. Der Datensatz stammt von einer großen repository von mehr als 7 Millionen Krankenhaus-Patienten-Begegnungen. Die abgespeckte Fälle wurden als ein Surrogat-dataset für eine Infektion bei sonst gesunden Soldaten und analysiert, um die Entwicklung eines prädiktiven Algorithmus der Krankheit.

Philips sagte, RATE-Algorithmus, um vorherzusagen, Infektion 48 Stunden vor der klinischen Verdachtsdiagnose „charakterisiert werden kann, technisch wie Fläche-unter-der-Kurve von 0.853.“

Zum Vergleich, die Leistung liegt zwischen Blut-basierten Brustkrebs-und Prostata-Krebs-screening-tests und ein-Enzym-immunoassay-basierten first-tier-Lyme-Borreliose-test.

AUF DER PLATTE
„Die einzigartige Fähigkeit, die Philips produziert hat ermöglicht, die Chemische und biologische Verteidigung medizinischen Paradigma zu wandeln, von einer reaktionären konzentriert ein, um ein prädiktives,“ sagte Edward Argenta, Wissenschaft und Technologie-Manager für das Joint Science & Technology Office der Defense Threat Reduction Agency.

„Dies bietet unseren Kommandanten mit Einblick in Ihre Truppen“ future readiness levels und können Einfluss auf die Missionsplanung und die militärische Effektivität“, fügte er hinzu.

„Durch die Kopplung von large-scale-Daten, mit unserer Erfahrung in AI und remote-patient-monitoring mit DTRA ist Antrieb für innovation wir entwickeln konnten, eine sehr aussagekräftige Frühwarn-Algorithmus basiert auf der nicht-invasiv erfassten Biomarkern,“ sagte Dr. Joseph Frassica, chief medical officer und Leiter der Forschung bei Philips North America, in einer Erklärung. „Diese Ergebnisse können erweitert werden, in Zukunft auch für andere Einrichtungen des Gesundheitswesens.“

Max Sullivan ist ein freiberuflicher Schriftsteller und reporter, die, zusätzlich zu schreiben über den Gesundheitsbereich, hat bedeckt business-Geschichten, die kommunale Selbstverwaltung, Bildung und Kriminalität.

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