据外媒报导，AI 预测分析平台 Clew 宣布，其用于 ICU 的武汉肺炎（新冠肺炎、COVID-19）预测性筛查工具已获得美国 FDA 的紧急使用授权。
Clew Medical 于 2014 年在以色列成立，公司开发的系统对医院重症监护病房收集的医疗资讯进行分析，对可能发生危及生命的现象提供早期预警，并为住院病人的护理决策过程提供支援。
联合创始人 Gal Salomon 曾表示，在一家普通的医院，重症监护室通常是医院最小的部门，仅占约 9% 的床位，却占用了医院 31% 的预算。
据该公司介绍，医护人员可以使用 Clew 来帮助辨识呼吸衰竭或血流动力学不稳定（新冠肺炎常见并发症）的高危险患者。
Clew 表示：“基于人工智能的算法是经过训练的机器学习模型，可以提前数小时辨识呼吸衰竭和血流动力学不稳定。这能让医护人员进行额外的评估，并尽可能进行早期干预、规划以及资源管理。”
研究表明，与双肺间质性肺炎相关的严重呼吸衰竭是导致新冠肺炎死亡率最高的因素之一，早期发现可以允许更快的干预和治疗，包括透过机械通气；它还可以让护理团队针对资源分配制定一些战略──这对能力管理至关重要。
根据声明，Clew 的人工智能产品在近 10 万 ICU 患者身上进行训练，它们是为在本地 ICU 和远程 ICU 中使用而开发的。除此之外，这款产品还可以为本地和远程团队集成工作流和资源决策。
“ClewICU”是 FDA 为应对新冠肺炎而发布的若干 EUAs 工具之一，包括体外诊断工具、远程患者监测设备、呼吸辅助设备和非手术口罩，也是迄今为止唯一获得授权的预测筛查工具。
在这次美国的新冠肺炎疫情期间，许多研究人员开发了基于人工智能的工具，试图帮助发现新冠肺炎患者的症状。
5 月发表在《Nature Medicine》上的一项研究中，西奈山卫生系统（Mount Sinai Health System）的科学家将人工智能与成像和临床数据结合起来，快速诊断出 COVID-19 患者。
诸如 behold.ai、 Thirona 和 Delft Imaging 等开发者还发表了软件，可以利用 AI 在病人的 X 射线中快速检测新冠肺炎。
同时，像 Health Catalyst 开发的一些建模工具，可以利用现有的患者数据来预测医院的能力和资源，防止发生医疗资源挤兑的现象。
Gal Salomon 在一份声明中表示：“Clew ICU 平台的目的在于，让医疗机构即时监控、预测所有患者的风险水平，进而对临床资源分配做出明智的决策，确保患者得到及时、积极和高效的护理。”他还补充，“医疗机构和医护人员需要的不仅是简单的分析，系统还需要集成到医疗机构的工作流程中，以提供易用性和可行的数据。”
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：shutterstock）
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