广泛使用的用于早期脓毒症检测的人工智能工具可能会消除医生的怀疑

密歇根大学的一项新研究表明，旨在成为败血症早期预警系统的专有人工智能软件无法在接受治疗之前区分高风险和低风险患者。据《威斯康星州日报》报道，该公司首席执行官的一份声明称，该工具名为 Epic Sepsis Model，是 Epic 电子病历软件的一部分，该软件为美国 54% 的患者和国际上 2.5% 的患者提供服务。它每 20 分钟自动在住院患者的记录中生成脓毒症风险评估，临床医生希望这可以让他们在情况恶化之前检测到患者何时可能患上脓毒症。

“脓毒症有所有这些模糊的症状，因此当患者出现感染时，真的很难知道谁可以带着一些抗生素回家，谁可能需要留在重症监护室。我们仍然错过了很多脓毒症患者，”肺部和重症监护医学副教授、ICU 临床医生和该研究的合著者 Tom Valley 说。

在美国，脓毒症占医院死亡人数的三分之一，早期治疗是患者生存的关键。人们希望人工智能预测能够有助于实现这一目标，但目前，他们似乎并没有比临床医生从患者数据中获得更多。

计算机科学与工程副教授、该研究的通讯作者珍娜·维恩斯 (Jenna Wiens) 表示：“我们怀疑，Epic 脓毒症模型所依赖的一些健康数据可能无意中编码了临床医生对患者患有脓毒症的怀疑。”

例如，患者在开始出现败血症症状之前不会接受血培养测试和抗生素治疗。虽然这些数据可以帮助人工智能非常准确地识别脓毒症风险，但它也可能太晚进入医疗记录，无法帮助临床医生取得进展。