摘要
研究人员使用机器学习来确定四种可能影响治疗结果的败血症类型。这些发现可以帮助开发更好的治疗策略。
如果不及时治疗，脓毒症可以很快导致一种危及生命的情况称为脓毒症休克。脓毒症是人体对感染的极端反应。感染会引发全身的连锁反应。它会引起发烧、发冷、呼吸急促、神志不清、极度疼痛或不适。如果不及时治疗，它可能很快导致器官衰竭和死亡。每年，全国有170多万人感染败血症，约27万人因此死亡。
医生治疗败血症的方法是试图治愈感染，同时用氧气和静脉输液等辅助重要功能。以往的研究发现，脓毒症患者有不同的感染、症状、实验室检测结果和治疗结果。由dr。匹兹堡大学的德里克·c·安格斯(Derek C. Angus)和克里斯托弗·w·西摩(Christopher W. Seymour)利用大量的健康记录数据定义了不同类型的脓毒症。这项研究主要由美国国立卫生研究院国家普通医学研究所(NIGMS)资助，发表于2019年5月19日的《美国医学协会杂志》(JAMA> /em>)。
首先，该团队使用机器学习方法分析了29个变量，如年龄、血压和实验室测试结果，这些变量来自2万多人的电子健康记录。2010-2012年，这些患者在抵达匹兹堡12家医院后6小时内被诊断出败血症。
机器学习方法寻找病人健康变量的模式。结果表明，这些数据可以归纳为四种类型的脓毒症。最常见的类型(33%的患者)被称为阿尔法。这些患者的实验室检测结果最正常，死亡率最低。贝塔型(27%的患者)由老年人组成，他们往往患有慢性疾病，尤其是肾病。伽玛型(27%)有更多的炎症、高烧和呼吸问题。三角洲型(13%)与肝脏问题和危险的低血压有关。三角洲型的人最有可能死亡。
该团队在2013-2014年接受治疗的4.3万多名脓毒症患者的第二组电子健康记录上测试了机器学习方法。他们再次发现了四种具有相似临床特征的败血症。这四种类型的比例也与2010-2012年的结果相似:29%为alpha, 29%为beta, 28%为gamma, 14%为delta。
接下来，研究人员分析了几项临床试验的结果。他们发现，不同类型的脓毒症可能会影响这些试验的结果。这一发现表明在临床试验的设计中需要考虑脓毒症的类型。
西摩说:“希望通过将脓毒症视为具有不同临床特征的几种不同情况，我们能够发现并测试针对每个患者脓毒症类型的治疗方法。”
安格斯补充说:“下一步是对脓毒症做同样的事情，就像我们对癌症做的一样，找到适用于特定类型脓毒症的治疗方法，然后设计新的临床试验来测试它们。”
——盖瑞广场
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>文献:来源，验证，以及新的临床表型对脓毒症的潜在治疗意义。Seymour CW, Kennedy JN, Wang S, Chang CH, Elliott CF, Xu Z, Berry S, Clermont G, Cooper G, Gomez H, Huang DT, Kellum JA, Mi Q, Opal SM, Talisa V, van der Poll T, Visweswaran S, Vodovotz Y, Weiss JC, Yealy DM, Yende S, Angus DC。JAMA 。2019年5月19日。doi: 10.1001 /jama.2019.5791。[Epub打印前]。PMID: 31104070。
基金:NIH的国立综合医学科学研究所(NIGMS)和葛兰素史克。
来源：Nih
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