一项由多伦多研究人员进行的新研究评估了CHARTWatch的使用情况，这是一种由Unity Health Toronto开发的人工智能早期预警系统，可以实时监测住院患者，识别那些面临意外死亡或转入重症监护室（ICU）高风险的患者，并提醒医生和护士及时干预。该研究发表在《加拿大医学协会杂志》上，结果显示，在圣迈克尔医院（St. Michael's Hospital）的一般内科病房实施该工具后，意外死亡率降低了26%。
“随着人工智能工具在医学领域的应用越来越多，确保它们的安全性和有效性非常重要，”该研究的主要作者、Unity Health的普通内科医生兼多伦多大学特梅尔医学院教授Amol Verma说，他领导了CHARTWatch的开发和实施。“我们的研究结果表明，基于人工智能的早期预警系统在减少医院意外死亡方面具有前景。”
研究团队开发这一AI工具并研究其有效性的一个主要原因是，意外恶化的住院患者是非计划转入ICU的主要来源。“这项重要的研究评估了整个AI解决方案复杂部署的结果，这对于了解这一有前景的技术在现实世界中的影响至关重要，”该研究的合著者、Unity Health的数据科学和高级分析副总裁、多伦多大学特梅尔医学人工智能研究和教育中心的主任Muhammad Mamdani说。“我们希望其他机构能够从Unity Health Toronto的经验中学习并改进，从而造福他们服务的患者。”
该研究分析了13,649名年龄在55至80岁之间的一般内科病房患者的数据（其中9,626名患者在干预前，4,023名患者使用CHARTWatch）和8,470名未使用CHARTWatch的专科病房患者的数据。
“我们在Unity Health启动CHARTWatch项目时，向患者、临床医生和医院领导询问，你们希望用人工智能做什么？如果你能预测一件事，AI应该告诉你什么？”Verma说，他也是多伦多大学医学人工智能研究和教育的特梅尔教授。“大家最关心的是能够提前预测哪些患者可能会在医院病情恶化到需要ICU或可能死亡的程度。”
在长达19个月的干预期间，一般内科病房中有482名患者成为高风险患者，而在长达43个月的干预前期间，有1,656名患者成为高风险患者。CHARTWatch组的非姑息性死亡率也低于干预前组（1.6% vs 2.1%）。
“如果我是患者，我会非常放心知道我们有这样的系统，”该研究的合著者、圣迈克尔医院的内科主任兼多伦多大学医学系教授Yuna Lee说。“当患者收到高风险警报时，他们会立即由资深员工评估。此外，他们将接受护士的密切监测，每1到2小时检查一次。”
CHARTWatch输入超过100个患者的医疗历史和当前健康状况的方面，这些数据通常存储在医院的电子病历中。它分析这些输入之间的相互作用及其随时间的变化。通过这些信息，它可以将每个患者按其恶化风险分类，并发送警报以优先处理。
该研究是首批评估CHARTWatch如何在加拿大医院患者中受益的研究之一，展示了人工智能对医疗保健行业潜在的实际影响。Unity Health的副总裁兼首席信息和人工智能官Damian Jankowicz表示，他希望像CHARTWatch这样的AI工具将继续对患者产生深远的影响。“希望减少我们提供者的行政负担，他们将有更多时间与患者相处，真正关注患者的需求，”他说。“我希望AI能够将大量信息提炼成对临床医生重要的组成部分，真正突出他们的临床判断。”
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