探索机器学习在优化呼吸衰竭治疗方面的潜力

机器学习（ML）具有预测和改善急性结果的巨大潜力呼吸道通过利用大量患者数据而失败，但其成功整合到临床实践中是取决于克服与数据质量，系统异质性，临床医生接受和确保健康公平相关的挑战。重症监护。¹

急性呼吸衰竭（ARF）的全球增长使机械通气变得越来越重要但有风险的治疗。²在重症监护病房（ICU）中，有35％至50％的患者需要这种支持，ARF的死亡率高67.2％。该治疗本身可能是危险的，与肺部相关的并发症（从机械通气造成40％的院内死亡）。

侵入性的机械通气不仅昂贵，ICU的成本为每天2300美元，4天后的成本增加到3900美元以上，而且还给患者及其家人带来了巨大的损失。3^{为了解决这个问题，研究人员调查了ML是否可以改善呼吸衰竭的预测。}1^{专家小组回顾了现有文献，并讨论了如何应用ML以更好地预测这种情况的发作和发展。}ML和临床环境中的数据集成

医院需要结合来自许多来源的数据来有效地管理患者信息。

1^{整合大语言模型（LLM）可以通过合并诸如临床笔记之类的非结构化数据，从而提高预测能力和临床决策，从而有所帮助。}ML和深度学习都在现代临床决策支持系统中使用。

尽管已应用ML模型来预测侵入性通风期间的ARF，但现有的深度学习模型仍存在挑战。实施的主要障碍包括将这些分析平台集成到电子健康记录（EHR），获得临床医生的接受度以及在不同的患者人群和临床实践中保持模型的准确性。

ML的呼吸结局临床实用程序

在讨论关键呼吸结果的讨论中，小组成员达成了共识，预测呼吸衰竭的出现和进展是最可行的目标。侵入性机械通气的需求也被确定为感兴趣的关键结果。主要优先事项是强调早期了解患者呼吸衰竭可能性的重大影响。这样的先进警告将为临床医生提供足够的提前时间来收集和解释有针对性的诊断，从而实现了潜在的干预措施，以避免临床恶化。

研究作者发现，关于最佳预测视野长度的争论，但大多数人都同意，呼吸衰竭开始前12至24小时将是实施预防策略的有用窗口。”

有效的临床协作和设定适当的风险阈值对于良好的决策至关重要。通过仅通知临床医生在明显的阈值处，可以避免警报疲劳和过度通知。这种方法可以预测患者对干预措施的反应，这可以为临床决策和试验设计提供信息。小组成员认为，最有价值的策略是通过不同水平的呼吸支持来预测和跟踪患者的进展。

ML模型开发和实施的障碍

深度学习模型在患者和系统水平上都面临挑战。患者级别的困难来自各种潜在的病理，呼吸衰竭的类型和治疗方法，这使模型开发变得复杂。对于ML模型，源，格式，频率和数据质量的不一致会损害准确性。此外，诸如插管之类的紧急程序通常不会准确地记录下来或在EHR中进行时间戳记，因此很难正确地对事件进行分类并确保模型的精度。

卫生系统，区域实践模式和资源可用性之间的实质异质性使可推广的ML模型的发展变得复杂。成功的集成和部署取决于EHR和Analytics平台之间的安全，高效和适当的接口。

医师对ICU环境中AI模型部署的犹豫是一个重大障碍。这可以通过促进透明度和避免“黑匣子”模型来减轻这种情况，从而促进更大的临床医生接受和协作。因此，用于连续监视和迭代模型性能的稳健系统是成功实施的必要组成部分。

成功集成和验证的策略

成功的ML模型不仅最初必须表现良好，而且还必须在各种系统和患者群体中保持其有效性。为了准备全面的临床部署，有必要实施提高预测能力，检测错误并评估误报和负面因素的策略。该小组强调，评估模型的有效性的关键步骤是将其在临床环境中与现有护理标准进行比较。为了获得更广泛的接受，小组成员建议未来的试验设计应优先考虑潜在的多中心研究。

克服卫生保健中AI中的偏见和资源差距

关于医疗保健技术进步的关键问题是，它们的潜力不成比例地影响受支持资源和基础设施的社会经济处境不利的患者。然而，当ML算法设计适当设计时，它们具有提高健康公平而不是加剧现有差异的潜力。

从健康公平的角度来看，进一步的考虑涉及将资源较少的卫生系统推迟采用这些新技术的风险，从而扩大了健康差异。此外，可用的数据可能固有地存在偏差。尽管自然语言处理和LLM可以帮助分析进度注释，但隐式偏见也可以通过微妙的语言模式表现出来。因此，必须在开发任何ML模型的过程中解决这些健康差异，以确保公平的绩效并减轻偏见。

通过ML增强预测能力可以促进更积极的患者护理方法，并有可能改善预后。但是，必须解决许多挑战，以实现在临床护理中的意义融合。”

参考

1. Pearce AK，Nemati S，Goligher EC等。我们可以预测呼吸衰竭预测的未来吗？ 残疾人护理。2025; 29（1）。doi：10.1186/s13054-025-05484-7
2. Demem K，Tesfahun E，Nigussie F，shibabaw AT，Ayenew T，Meselu MA。死亡时间及其在成年患者中的机械通气中的预测因素，该机械通气被授予埃塞俄比亚西阿姆哈拉综合专业医院的重症监护病房：一项回顾性后续研究。 BMC麻醉。2024; 24（1）。doi：10.1186/s12871-024-02495-9
3. 使患者更快地从呼吸机上脱离：促进器指南。医疗研究和质量机构。2017年2月。2025年8月8日访问。https://www.ahrq.gov/hai/tools/mvp/modules/vae/overview-fiew-fiew-cret-ventilator-fac-guide.html