Архив Здравоохранение и фармацевтика · Медицинские организации

UC San Diego Health: ИИ-прогноз сепсиса снизил смертность на 17%

По данным UC San Diego Health, после запуска модели глубокого обучения COMPOSER в отделениях неотложной помощи двух больниц смертность снизилась на 17%. Исследование сравнило более 6 тыс. госпитализаций до и после внедрения.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Соединенные Штаты
Год
2024
Источники
1
CB-000164
проверено 09.10.2026

/01 · ключевые результаты

  • результат

    17%

    снижение смертности

    UC San Diego, пресс-релиз, 23.01.2024

    до и после запуска в декабре 2022 года · пациенты отделений неотложной помощи UC San Diego Medical Center и Jacobs Medical Center

    данные компании

оценка strategai

Оценку не приводим: компания сообщает клинический результат без денежного эффекта.

По данным UC San Diego Health, после запуска модели глубокого обучения COMPOSER в отделениях неотложной помощи двух больниц смертность снизилась на 17%. Исследование сравнило более 6 тыс. госпитализаций до и после внедрения.

Стадия
Промышленная эксплуатация
География
Соединенные Штаты
Год
2024
Источники
1
CB-000164
проверено 09.10.2026

/02 · паспорт кейса

/ паспорт кейса · CB-000164UC San Diego Health

Бизнес

Компания
UC San Diego Health
Отрасль
Здравоохранение и фармацевтика · Медицинские организации
Функция
Производство и основные операции
Задача
Диагностика и клинические СППР

Технология

Класс AI
Предиктивная аналитика (классический ML)
Тип решения
Собственная разработка

Внедрение

Стадия
Промышленная эксплуатация, на 23.01.2024
География
Соединенные Штаты

/03 · описание кейса

Бизнес-задача

По данным UC San Diego Health, ежегодно в США сепсис развивается как минимум у 1,7 млн взрослых, и около 350 тыс. из них умирают. Сепсис — тяжёлая инфекция крови, которая может запустить угрожающую жизни цепную реакцию во всём организме. Медицинской системе нужно было как можно раньше выявлять пациентов отделений неотложной помощи с высоким риском сепсиса — до явных клинических проявлений, — чтобы команда быстрее начинала спасающую жизнь терапию. UC San Diego Health — единственная академическая медицинская система региона.

Решение

COMPOSER — модель глубокого обучения, ранее разработанная исследователями Школы медицины Калифорнийского университета в Сан-Диего. После регистрации пациента в отделении неотложной помощи алгоритм непрерывно отслеживает более 150 показателей, связанных с сепсисом: результаты анализов, жизненные показатели, принимаемые препараты, демографические данные и анамнез. При высоком риске система уведомляет медсестёр через электронную медицинскую карту больницы; затем медсёстры вместе с врачом определяют план лечения. Если картину риска с большей уверенностью объясняют другие состояния, оповещение не отправляется.

Внедрение

COMPOSER запущен в декабре 2022 года в отделениях неотложной помощи UC San Diego Medical Center в Хиллкресте и Jacobs Medical Center в Ла-Хойе. Исследование, опубликованное 23 января 2024 года в npj Digital Medicine, сравнило более 6 тыс. госпитализаций до и после внедрения и показало снижение смертности на 17%. К этому времени модель применялась и во многих стационарных отделениях UC San Diego Health, а следующим на очереди был новый East Campus. Четверо соавторов исследования — сооснователи стартапа Healcisio Inc., который коммерциализирует аналитические инструменты поддержки решений.

/04 · источники и проверка

Что подтверждено

  • По данным UC San Diego Health, после запуска COMPOSER в отделениях неотложной помощи смертность снизилась на 17%; исследование охватило более 6 тыс. госпитализаций до и после внедрения.
  • Модель работает с декабря 2022 года и к январю 2024 года применялась также во многих стационарных отделениях системы.
  • Оповещения о риске сепсиса получают медсёстры через электронную медицинскую карту; план лечения определяют медсестра и врач.

Ограничения

  • 17% — относительное снижение смертности при сравнении периодов до и после запуска модели; абсолютные уровни смертности и вклад других изменений в лечении эта цифра не показывает.
  • Результат относится к отделениям неотложной помощи двух больниц; к стационарным отделениям, куда модель распространили позднее, он не относится.
  • Четверо соавторов исследования — сооснователи стартапа Healcisio Inc., который коммерциализирует аналитические инструменты поддержки решений.
  1. [1] UC San Diego

    Study: AI Surveillance Tool Successfully Helps to Predict Sepsis, Saves Lives

    компания · 23.01.2024

    Открыть источник

Архив Сообщить о неточности

АрхИИВ /strategai · CB-000164 · Версия 1 · 09.10.2026 · /c/CB-000164/