利用人工智能预测严重脑损伤后的恢复情况

　　西部大学开发了一种开创性的方法，通过将功能磁共振成像(fMRI)与最先进的机器学习技术相结合，预测重症监护病房(ICU)患者将在严重脑损伤中存活下来。

　　

来自西方大学的两名研究生开发了一种突破性的方法来预测重症监护病房(ICU)患者在严重脑损伤后的存活率。

Matthew Kolisnyk和Karnig Kazazian将功能磁共振成像(fMRI)与最先进的机器学习技术相结合，解决了重症监护中最复杂的问题之一。

无论是中风、心脏骤停还是创伤性脑损伤，严重的脑损伤都可能永远改变生活。当病人被送进重症监护室时，家属面临着巨大的不确定性。我所爱的人会康复吗?他们知道发生了什么吗?他们还会和以前一样吗?尽管存在这些基本问题，但保健专业人员对良好康复的可能性同样不确定。

欧文说:“多年来，我们一直缺乏工具和技术来了解谁能在严重的脑损伤中幸存下来。”

一个来自西方的跨学科研究小组，与伦敦健康科学中心和劳森健康研究所的神经学家合作，试图找到解决这个问题的办法。他们由洛雷塔·诺顿(Loretta Norton)领导，她是西方国王大学学院(King’s University College at Western)的心理学教授，她是世界上第一批在ICU中测量大脑活动的研究人员之一。

该团队在伦敦两家重症监护室之一的25名患者严重脑损伤后的头几天测量了他们的大脑活动，并测试了它是否能预测谁能活下来，谁不能。

诺顿说:“我们之前发现，这些患者康复潜力的信息是通过不同大脑区域相互交流的方式获取的。”“大脑区域之间完整的交流是恢复意识的重要因素。”

当团队意识到他们可以将这种成像技术与被称为机器学习的人工智能应用相结合时，突破就出现了。他们发现，他们能够以80%的准确率预测病人的康复情况，这比目前的护理标准要高。

“现代人工智能已经显示出令人难以置信的预测能力。将其与我们现有的成像技术相结合，足以更好地预测谁将从伤病中恢复过来。”Kolisnyk说。

虽然令人鼓舞，但研究人员表示，这一预测并不完美，需要进一步的研究和测试。

Kazazian说:“考虑到这些模型在拥有大量数据时学习效果最好，我们希望我们的发现将导致与加拿大各地的icu进一步合作。”

这项研究发表在《神经病学杂志》上。