Tidig upptäckt av sepsis är avgörande för att rädda liv. Forskare vid Uppsala universitet har utvecklat en så kallad prediktionsalgoritm som kan förutspå risken för att en intensivvårdspatient ska drabbas av sepsis flera timmar innan tillståndet kan diagnosticeras med de kriterier som idag används inom vården. Forskningen presenteras i den vetenskapliga tidskriften JMIR Formative Research.

Vid sepsis ökar risken för komplikationer och dödsfall dramatiskt för varje timma som går. Ungefär en tredjedel av de patienter som vårdas inom intensivvården utvecklar sepsis och dödligheten är hög. Om merparten av dessa patienter kunde identifieras någon eller några timmar tidigare än vad som är möjligt idag så skulle hundratals liv kunna räddas varje år, bara i Sverige.

Den utvecklade algoritmen NAVOY Sepsis kan identifiera patienter med hög risk att utveckla sepsis upp till tre timmar innan tillståndet kan diagnosticeras med de internationella så kallade Sepsis-3-kriterierna. Algoritmen har utvecklats genom att undersöka befintliga data för ett stort antal patienter. Eftersom Sepsis-3-kriterierna uteslutande baseras på data kan diagnosen sättas i efterhand och det går att avgöra vid vilken tidpunkt sepsis utvecklades, oavsett om vården upptäckt det eller inte.

Med hjälp av statistiska metoder som kallas maskininlärning har en del av datan använts för att undersöka sambandet mellan ett antal variablers utveckling över tid och utvecklingen av sepsis. Baserat på dessa samband har ett antal matematiska modeller (algoritmer) arbetats fram. Den algoritm som fungerade bäst i utvecklingsarbetet utvärderades sedan i data som algoritmen inte tidigare sett, för att bekräfta träffsäkerheten.

Algoritmen är designad för att integreras med elektroniska journalsystem och baseras på fyra timmars information om 20 variabler som rutinmässigt samlas in för intensivvårdspatienter. Utvecklingen har skett i samarbete med medicinsk expertis för att säkerställa att den kommer att kunna användas i praktiken, utan att kräva någon extra insamling av information eller provtagning än den som redan görs på kliniken.

Fortsatt utveckling

Algoritmen NAVOY Sepsis är den första CE-märkta sepsisprediktionsalgoritmen i EU som är redo för kommersiellt bruk. Den utvärderas just nu även prospektivt i en pågående randomiserad studie vid Skånes universitetssjukhus Malmö, där de första resultaten väntas innan årets slut. Algoritmen ska vidare utvärderas i en nystartad studie i samarbete med GE Healthcare och Södersjukhuset i Stockholm, där den ska integreras i elektroniska journalsystem inom intensivvården i Region Stockholm.

För mer information kontakta: Inger Persson, universitetslektor vid statistiska institutionen, Uppsala universitet, 0738 275861, inger.persson@statistik.uu.se

Referens: Persson I, Östling A, Arlbrandt M, Söderberg J, Becedas D (2021). A Machine Learning Sepsis Prediction Algorithm for Intended Intensive Care Unit Use (NAVOY Sepsis): Proof-of-Concept Study. JMIR Form Res 2021;5(9):e28000. DOI: 10.2196/28000. PMID: 34591016.

Läs en intervju med Inger Persson på universitetets webbplats.

Se en film om forskningen och innovationsarbetet kring algoritmen NAVOY Sepsis. (1:44 min)

Uppsala universitet
Sveriges första universitet. Kvalitet, kunskap och kreativitet sedan 1477. Utbildning och forskning av högsta kvalitet och relevans för samhälle, näringsliv och kultur. Uppsala universitet rankas bland världens främsta lärosäten. www.uu.se

Presskontakt:
Linda Koffmar
Telefon:
018-471 1959
Mobil:
070-425 08 64
Epost:
linda.koffmar@uu.se