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计算机辅助模型可以预测危及生命的败血症吗?在CMAJ(加拿大医学会期刊)上发表的英国开发的模型使用常规收集的数据来识别脓毒症的早期症状，这表明有希望。
脓毒症是医院死亡的主要原因，早期发现是预防死亡的关键。每小时的延迟与生存率降低7%有关，但检测延迟很常见。有几个分数可以帮助识别败血症患者，包括英国国家卫生服务医院使用的国家预警评分(NEWS)。
英国的研究人员开发了计算机辅助的国家早期预警评分(cNEWS)，以确定它是否可以提高预测败血症的准确性。“这些计算机模型的主要优点是，它们旨在整合患者记录中存在的数据，可以轻松实现自动化，并且不会给医院工作人员带来额外负担，以收集更多信息，”大学穆罕默德·穆罕默德教授说。布拉德福德，布拉德福德，英国。
一旦将常规收集的信息以电子方式输入患者的病历，cNEWS评分通常可以在入院后30分钟内触发脓毒症筛查。“这些风险评分应该支持而不是取代临床判断。我们希望他们能够通过关于这种严重疾病的更多信息来提高对败血症的认识，”穆罕默德教授说。
现在可以将cNEWS小心地引入具有适当信息技术基础设施并进行评估的医院。2019年4月8日发布了“计算机辅助国家预警评分，用于预测急诊住院后脓毒症的风险：模型开发和外验证研究”。
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