AI-Algorithmus zur Bekämpfung von im Krankenhaus erworbenen Infektionen bekommt Unterstützung mit NIH-award

AI-Algorithmus zur Bekämpfung von im Krankenhaus erworbenen Infektionen bekommt Unterstützung mit NIH-award

Tag Null, Diagnostik, Infektionskrankheiten, Diagnostik-Unternehmens mit Genom-Sequenzierung und des maschinellen Lernens zur Bekämpfung der zunehmenden Antibiotika-resistenten Infektionen, hat eine Phase-I-Small Business Innovation Research award von der Nationalen Institut für Allergien und Infektionskrankheiten der Nationalen Institute von Gesundheit.

Der Preis wird im Fonds der Entwicklung von ksim, einen Algorithmus zu automatisieren, die Bestimmung der Infektion Verwandtschaft in Verdacht, Krankenhaus-erworbene Infektion zu verursachen.

WARUM ES WICHTIG IST

Die steigende Prävalenz von Antibiotika-resistenten Organismen hat sich dramatisch erhöht die Risiken der im Krankenhaus erworbenen Infektionen. Die Infektionen bereits Auswirkungen auf 4-5% der hospitalisierten Patienten in den USA und in der Folge 99,000 Patienten Todesfälle pro Jahr, Tag Null-Diagnostik berichtet.

Verhinderung von im Krankenhaus erworbenen Infektionen führen zu weniger Patienten, die eine Antibiotika-Behandlung, kürzere Krankenhausaufenthalte und verminderte Exposition zu Antibiotika-resistente Organismen, Tag Null Diagnostik erläutert. ksim verspricht eine schnellere, besser skalierbare, high-resolution-Ansatz für die Identifizierung von im Krankenhaus erworbenen Infektion, Ausbrüche, teilte das Unternehmen mit.

DER GRÖßERE TREND

Der Algorithmus Prozesse whole genome sequencing Daten in Sekunden, ohne die Notwendigkeit für die manuelle Analyse-Schritte oder der Grad der computational Intensität und Arbeitszeit von einem Bioinformatiker benötigt zur Durchführung der traditionellen Reihenfolge Analyse, das Unternehmen erklärte.

In dieser Phase-I-gewähren, Tag Null Diagnostics wird weiterhin die Entwicklung und erste Validierung von ksim mithilfe von Daten aus veröffentlichten Krankenhaus-Ausbrüche, ein großer Datensatz von einem Krankenhaus, und die Daten aus der Unternehmens epiXact service.

epiXact versorgt Krankenhäuser mit einer Bestimmung der Infektion Verwandtschaft in Verdacht, den Ausbruch mittels whole genome sequencing-Daten, die analysiert werden, indem das Unternehmen ein team von Experten computational Biologen, das Unternehmen erklärte.

Mit ksim die Versorgung der epiXact Dienst, Infektionsschutz teams wird bewaffnet sein, aussagekräftige Ergebnisse in weniger als 24 Stunden, ein Zeitrahmen, der kann einen erheblichen Einfluss auf die intervention Entscheidungen ein Krankenhaus möglicherweise einsetzen, um zu verbessern die Sicherheit der Patienten, so das Unternehmen.

AUF DER PLATTE

„Unser Ziel ist die Nutzung ksim die Präzision, Geschwindigkeit und rechnerische Effizienz zu verbessern und erweitern unserer kürzlich gestarteten epiXact service für die Untersuchung bei Verdacht im Krankenhaus erworbenen Infektion Ausbrüche“, sagte Jong Lee, CEO und co-Gründer von Tag Null Diagnostik.

„Darüber hinaus ksim ermöglichen transformative Strategien für Ausbruch-Erkennung und intervention sind derzeit nicht möglich, da es ermöglicht die automatisierte Verarbeitung von großen Datenmengen in Echtzeit“, sagte er.

Twitter: @SiwickiHealthIT
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