VMPL

　　班加罗尔（卡纳塔克邦）[印度]10月29日：印度卫生人工智能领导者Dozee公布了一项里程碑式的研究结果，该研究发表在国际知名杂志《医疗技术前沿》上。这份杂志是著名的《前沿》杂志的一部分。这项研究是在乔治国王医学院（KGMU）进行的，是印度三级保健领域同类研究中规模最大的观察性研究之一。这项研究突出了Dozee的人工智能预警系统（EWS）的开创性影响，展示了其提前16小时预测患者健康恶化的能力，从而为医疗保健专业人员提供了早期干预并可能挽救生命的关键窗口。

　　在一个拥有200万张病床的国家，普通病房中约有190万名患者依赖人工抽查进行监测，Dozee的人工智能远程患者监测和预警系统（EWS）提供了一个革命性的解决方案。这项技术有可能改变医院95%的护理能力，提供挽救生命的连续监测，确保以ICU服务的一小部分成本提供世界级的医疗服务。

　　这项开创性的观察性研究在85,000小时内监测了700多名患者，并展示了Dozee的连续非接触式远程患者监测和预警系统（EWS）如何彻底改变传统的手工流程。通过在关键事件发生前16小时发出警报，Dozee的系统使医疗保健专业人员能够更早地采取行动，改善患者的治疗效果，同时为每位医护人员每天节省2.4小时。该研究分析了关键指标，包括警报敏感性、特异性、从最初警报到恶化的平均时间以及医疗从业人员的活动，为Dozee挽救生命的影响提供了强有力的临床证据。

　　在许多印度医院，持续监测仅限于重症监护室，使得普通病房（大多数患者居住的地方）容易出现未被发现的临床恶化。这项研究表明，Dozee的EWS通过持续跟踪心率、呼吸频率和血压等生命体征，弥补了这一差距。结果表明，Dozee的EWS预测67%至94%的病例患者病情恶化，使医疗保健提供者能够在病情变得严重之前进行干预。这种早期检测每年有可能挽救210万人的生命，并减少64亿卢比的医疗成本。

　　研究的主要发现：

　　* Dozee的EWS提前约16小时提醒患者健康状况恶化

　　*持续监测可为医护人员节省10%的时间，相当于每天2.4小时。

　　KGMU医学系教授Himanshu Dandu博士强调了该技术在资源受限环境下加强重症监护的潜力。“该系统能够实现早期检测和持续的患者监测，提供可扩展且经济实惠的解决方案，以满足面临繁重患者负荷的医疗保健系统的需求。检测患者健康恶化迹象的能力可以显著提高患者的存活率。”

　　来自巴黎萨克雷大学的世界知名重症医师和重症监护专家Jean-Louis Teboul博士强调了这项研究的全球意义，“我们在印度取得的成就有可能重塑全球医疗保健。挑战可能有所不同，但对公平、及时和负担得起的医疗服务的需求仍然是普遍的。”

　　Dozee的首席技术官兼联合创始人Gaurav Parchani表示：“这项研究的结果证实了我们一直以来的信念——这一现实世界的证据证明了技术改变医疗保健的能力，使其更高效、更容易获得、更公平。”“我们不仅为印度解决了一个问题，而且为全球医疗保健解决方案奠定了基础。”

　　该研究由来自全球各地的杰出专家团队撰写，包括KGMU的Himanshu Dandu博士和Ambuj Yadav博士，以及Dozee的临床研究团队-Gaurav Parchani博士，Kumar Chokalingam博士，Pooja Kadambi博士，重症医师和前ISCCM主席Rajesh Mishra博士以及来自孟加拉国的负责ICU和急诊的副医学主任Ahsina Jahan博士。由于巴黎萨克莱医科大学的Jean-Louis Teboul博士和英国普利茅斯大学的jose M. Latour博士的贡献，该报告引起了国际关注。研究结果强调，Dozee的健康人工智能提供的不仅仅是一个国家解决方案；它解决了全球医疗保健差距。传统模式被证明是不可持续的，而Dozee的系统提供了一个简单、可扩展、价格合理的解决方案，不仅可以实现医疗保健数字化，还可以作为全球采用的蓝图。

　　发表详细信息：doi: 10.3389/fmedt.2024.1436034

　　(免责声明：上述新闻稿由VMPL提供。ANI将不以任何方式对其内容负责。