Blodförgiftning, sepsis, har ett snabbt och lömskt sjukdomsförlopp som enbart i USA kräver 270 000 liv varje år. Läkarna har inte mycket tid på sig att sätta in rätt behandling när patientens blodtryck kraschar eller viktiga organ börjar ge upp.

Ett stort problem är att det inte finns en behandling som alltid är den rätta utan olika behandlingar passar bäst för olika sjukdomsförlopp. Det är rent av så att fel behandling kan göra saken värre. En undersökning från MIT i USA visar att tolv procent av de behandlingar som sattes in mot blodförgiftning i stället gjorde patienterna sjukare.

För att hjälpa läkarna att snabbt bedöma vilka behandlingar som medför störst risk har ett forskarlag från MIT utvecklat en maskininlärningsmodell som visar hur stor risk varje behandling innebär för patienten. Modellen visar också hur länge läkaren har på sig innan det är för sent att sätta in någon behandling alls, det vill säga när patienten är så sjuk att hen kommer att dö vad läkaren än gör.

Tidiga tester visar att modellen kan ge läkarna extra tid att undvika dåliga behandlingar och fokusera på de som medför minst risk för patienter.

– Vi ser att vår modell förutser vilka patienter som kommer att bli mycket sämre nästan åtta timmar före en läkare. Det är väldigt viktigt eftersom varje minut räknas i dessa känsliga situationer. Att veta hur patientens tillstånd utvecklas och vilken risk varje behandling innebär för den patienten är av största vikt, säger Taylor Killian, forskarstuderande på MIT och en av forskarna bakom modellen, i en kommentar till MIT News.

Att forskarna fokuserade på vilka behandlingar som var sämst i stället för vilka som var bäst beror på att det krävs mindre data för att se vad som inte fungerar. Målet var att se till att behandlingen aldrig hamnade i en återvändsgränd där ingenting mer kunde göras på grund av tidigare felaktiga beslut.

Läs hela studien här.

Bild; MIT/Christine Daniloff