في وحدة العناية المركزة، الطبيب الذي يعالج مريضًا بالإنتان — وهو استجابة التهابية جهازية للعدوى — يتخذ كل ساعة قرارًا بشأن كمية السوائل التي يجب إعطاؤها وجرعة مضيق الأوعية (الدواء الذي يرفع ضغط الدم). الخطأ في أي اتجاه قد يكلف حياة. ولكن كيف نعرف أي قرار كان الأمثل؟ أحد الأساليب هو أخذ آلاف السجلات الطبية وطلب خوارزمية "إعادة لعبها" بتجربة خطوات مختلفة.
هذا بالضبط ما فعله مؤلفو الدراسة. استخدموا 36,872 حالة إنتان من قاعدة بيانات MIMIC-IV، التي تحتوي على سجلات وحدات العناية المركزة. تم تقسيم كل ساعة علاج إلى 1,000 حالة محتملة — مجموعات من مستوى السوائل وجرعة مضيق الأوعية — و25 إجراءً ممكنًا: تغيير هذه المستويات أو عدم تغييرها. وجدت الخوارزمية، من خلال التجربة والخطأ المعروف باسم التعلم المعزز، استراتيجية ينبغي أن تؤدي، حسب حساباتها، إلى نتيجة أفضل مما فعله الأطباء الحقيقيون.
النتيجة مشجعة: الاستراتيجية المقترحة تنحرف قليلًا فقط عن ما فعله الأطباء (الانحراف الكلي 0.18 على مقياس من 0 إلى 1)، لكنها تتفوق في كلا التقييمين. الفرق الرئيسي هو سوائل أقل قليلًا. هذه ليست ثورة، بل تعديل دقيق يمكن اختباره في العيادة كتلميح: عندما تختلف الخوارزمية عن الطبيب، يجدر النظر إلى المريض بعناية أكبر.
في قاعدة MIMIC-IV، تشغل سجلات علاج الإنتان عشرات الجيجابايت: كل دقيقة في العناية المركزة تولد عشرات المؤشرات — من الضغط إلى تكوين الدم.