Varje år blir över 60 000 patienter på sjukhus bara i Storbritannien så sjuka att de akut måste föras över till intensivavdelningen. Ju tidigare läkarna inser att en patient behöver intensivvård desto större är chansen att patienten överlever och här kan AI hjälpa till.

Ett forskarlag från Oxford University i Storbritannien har låtit en AI gå igenom över 230 000 fall från brittiska sjukhus för att låta AI:n lära sig upptäcka vilka signaler som tyder på att en patient kommer att behöva intensivvård.

När AI:n sedan fick bedöma andra tidigare fall visade det sig att den upptäckte 42 procent av de patienter som sedan behövt intensivvård inom 48 timmar. Motsvarande siffra för de manuella bedömningsskalor som används idag låg på 22 procent. Det betyder att tiotusentals patienter enbart i Storbritannien kan få snabbare vård och större chanser att överleva varje år.

– Sen upptäckt av att en patient blir sämre är kopplat till sämre utfall, inkluderande dödsfall. Trots ett utbrett användande varningssystem baserat på bedömningsskalor, som bygger på vitalparametrar, är det många snabba försämringar som inte upptäcks i förväg, säger professor Peter Watkinson vid Oxford University och en av forskarna bakom AI:n.

AI:n kallas Haven och analyserar olika riskfaktorer som blodtryck, hjärtrytm, kroppstemperatur, blodvärden och patientens allmäntillstånd. Dessa värden sammanställs sedan till ett värde som visar vilka patienter som löper risk att behöva intensivvård.

De manuella metoder som används idag fungerar i princip på samma sätt, men Haven är alltså bättre på att tolka alla data och kan därmed rädda många liv.

– Havens maskininlärningsalgoritm, som använder elektroniska patientdata som rutinmässigt samlas in av de flesta NHS-sjukhus, har potentialen att väsentligt förbättra våra möjligheter att upptäcka patienter som behöver intensivvård. Det ökar chansen att de som kan räddas av att snabbt få intensivvård också får det i tid, säger Peter Watkinson.

Läs hela studien här.