日前，美国加州的Dascena公司宣布完成由Frazier Healthcare Partners领投的5000万美元B轮融资，以进一步改进其机器学习算法，改善败血症，心力衰竭，急性肾损伤等疾病的治疗效果。据悉，在含有重症监护病房（ICU）住院患者的随机对照试验中，该公司的败血症算法InSight将患者的死亡人数减少了58％，住院时间减少了21％。究竟是什么算法可以对疾病产生这么大的影响？
Dascena的InSight算法使用生命体征数据来评估患者病情，且与所有主要电子健康记录（EHR）系统兼容。它通过将患者电子健康记录中的基本生命体征与从先前病例参考库中收集的统计模式进行比较来做出预测。这种方法与常用系统相比，可以显著提高敏感性和特异性。通过实时提供准确的警报，InSight使临床医生可以尽早介入，从而改善护理效果。当收集到新的生命体征时，InSight会不断重新评估患者的状况，从而使准确性提高60％。此外，它还能应对数据不足的问题，即使在不进行频繁测量的设备中，InSight也可以提供准确的警报，几乎不会产生误报现象。
InSight算法在临床试验中的表现（图片来源：Dascena官网）
该算法已在美国国立卫生研究院和国家科学基金会资助的几项研究中通过了18篇同行评议出版物的验证。该公司也已将InSight应用于高度多样化的儿科患者群体，在该群体中，它以比常用检测方法更高的准确率检测和预测小儿严重脓毒症，并显示出87%的特异性和80%的灵敏度。此外，该公司还开发了一种预测心力衰竭的算法AutoTriage，可为患者的潜在稳态稳定性提供准确的标记；还有一种预测急性肾损伤的算法Previse，它为临床医生争取了充足的时间来对患者进行干预，以防止长期损害。
图片来源：Dascena官网
“在Dascena，我们相信机器学习可以改善患者护理水平和治疗效果，”Dascena的创始人，兼首席执行官Ritankar Das博士说：“机器学习正在改变我们解决各个行业问题的方式。通过将该技术应用于医疗保健，我们将提高患者护理的质量和效率。我们的败血症算法InSight已大大降低了败血症患者的死亡率和住院时间。在美国医院中，每年有超过25万名患者死于败血症。我们相信，我们的InSight算法可以在此领域产生重大影响。”
[1] Dascena Secures $50M Series B To Improve Patient Outcomes. Retrieved 2020-05-04, https://news.crunchbase.com/news/dascena-secures-50m-series-b-to-improve-patient-outcomes/1036/
