科学家创造了一种人工智能系统，可以帮助治疗脓毒症患者。

该技术由伦敦帝国理工学院的研究人员开发，旨在预测患者的最佳治疗策略。

通过分析重症监护病房中约100,000名医院患者的记录以及影响他们的每位医生的决定，该系统“学习”了患者的最佳治疗策略。

发表在“自然医学”杂志上的研究结果显示，人工智能系统比人类医生做出更可靠的治疗决策。

该技术背后的团队表示，该工具可与医疗专业人员一起使用，帮助医生为患者确定最佳治疗策略。

脓毒症，也称为血液中毒，是一种潜在致命的感染并发症，每年在英国造成约44,000人死亡。

在这项研究中，研究人员回顾了15年内130个重症监护病房的美国患者记录，以探讨与标准治疗相比，AI系统的建议是否能够改善患者的治疗效果。研究人员现在希望在英国的重症监护室对该系统进行试验，称为AI Clinician。

来自帝国生物工程系和计算机系的资深作者Aldo Faisal博士说：“脓毒症是英国最大的杀手之一 - 全世界有600万人死于此 - 所以我们迫切需要我们的新工具。处理以帮助患者。在Imperial，我们相信医疗保健的AI是解决方案。我们的新AI系统能够分析患者的数据 - 例如血压和心率 - 并确定最佳治疗策略。我们发现当医生的治疗决定与人工智能系统推荐的相符时，他们有更好的生存机会。“

该团队使用AI系统评估哪种特定的败血症治疗方法最成功。

脓毒症可导致血压急剧下降，这可能使器官失去血液和氧气，并最终导致多器官衰竭和死亡。

为了提高血压并保持心脏泵血，医生会给予额外的液体，通常是盐溶液，以及收紧血管和升高血压的药物，称为血管加压药。

来自帝国外科和癌症部门的资深作者Anthony Gordon教授解释说：“我们知道大多数患有败血症的患者需要液体滴注，而在更严重的情况下，还需要使用血管加压剂来维持血压和血流量。临床医生关于给予多少液体以及何时开始使用血管加压药。有临床指南，但它们提供了一般性建议.AI临床医生能够了解当时每个患者的最佳选择。“

卫生部长Lord O'Shaughnessy补充说：“脓毒症是一种毁灭性的疾病，在英国有太多的生命。我们需要更好地发现这些迹象，人工智能有可能比人类更迅速，更有效地做到这一点 - - 支持医生，以便他们可以花更多的时间与患者。

“我们已经采取措施改善我们新的败血症工具的诊断，但我们还必须采用任何可以改善患者护理并挽救生命的新技术解决方案。”

为了帮助医生确定哪种方法可以提高患者的生存机会，研究团队创建了一个AI系统，用于评估患者的生命体征并推荐最佳治疗方法。

该系统分析了96,000名美国重症监护病房脓毒症患者的医疗记录。使用一种称为强化学习的过程 - 机器人学习如何做出决定并解决问题 - AI临床医生通过每个病人的案例，制定了让病人保持活力的最佳策略。该系统计算了48个变量，包括年龄，生命体征和既往病症。

然后该系统预测每位患有败血症的患者的最佳治疗策略。结果显示，98%的时间，人工智能系统匹配或优于人类医生的决定。

该研究还发现，在人类医生的液体和血管加压剂剂量符合AI系统建议的患者中，死亡率最低。然而，当医生的决定与AI系统不同时，患者的生存机会降低。

该团队发现，当医生的决定与AI临床医师的建议不同时，平均来说，管理过多的液体和过少的血管加压剂，但重要的是，个体患者之间的差异很大。

研究小组表示，研究结果表明，AI临床医生可以帮助医生确定最佳的患者治疗策略。

戈登教授解释说“AI临床医生能够从远远超过任何医生一生中可以看到的患者那里'学习'。它从10万名患者身上学到了并且”记得“他们都是平等的，而医生总是容易受到回忆偏见的影响。特别记得最近的案件或不寻常的案件。“

费萨尔博士解释说：“一名重症监护医生在他们退休时将会看到大约15,000名患者。然而，这个系统已经看到近10万名患者，它拥有8名医生的终生经验，并从每个案例中了解到最好的决定适用于每种情况。“

费萨尔博士补充说：“医疗保健中人工智能应用的爆炸性目前主要集中在模仿人类医生的感知能力，例如在诊断中识别脑部扫描中的肿瘤。但是，医生做的不仅仅是诊断，他们治疗人们我们的AI临床医生系统专注于捕捉医生的这种认知能力：想象一下，每天每天都有医生看着你，做一个疗程，观察你对治疗的反应，然后随着病情的变化调整治疗方法。 。

“我们开发的AI Clinician技术可以在医学中有许多应用，无论何时我们需要选择，观察和调整治疗。只要有大量的患者数据，AI临床医生可以评估和学习，系统就可以使用。我们有之前将这项技术应用于糖尿病治疗和手术期间的麻醉治疗，并可以利用这项技术优化昂贵治疗的治疗，例如癌症治疗。

该团队现在计划在英国医院试用AI临床医生。费萨尔博士补充说：“任何技术帮助患者的唯一方法就是将其变成医生和医院可以开出的产品，因此我们正在寻求商业化。”

这项工作只有通过人工智能和帝国帝国首创的临床科学家的合作才有可能。

费萨尔博士说：“我们通过培训新一代的博士生将人工智能和医疗保健视为一个问题，而不是两个问题，打破了阻碍传统医疗保健方法的界限和孤岛。”

Matthieu Komorowski博士是一名临床医生，他与两位资深作者一起获得了人工智能博士学位，并且是这项研究的第一作者，并得到了帝国理工学院院长博士研究生奖学金的支持。

该研究得到了国家健康研究所帝国生物医学研究中心和英国研究与创新工程与物理科学研究委员会的支持。Anthony Gordon教授也是NIHR研究教授。