O aprendizado de máquina de exames de sangue de rotina prevê os resultados da lesão medular em poucos dias, auxiliando nas decisões de tratamento precoce. Machine learning of routine blood tests predicts spinal cord injury outcomes within days, aiding early treatment decisions.

Um estudo da Universidade de Waterloo descobriu que exames de sangue de rotina, analisados com aprendizado de máquina, podem prever a gravidade e os resultados da lesão medular – incluindo a sobrevivência – dentro de dias de admissão, mesmo antes dos exames neurológicos. A University of Waterloo study finds that routine blood tests, analyzed with machine learning, can predict spinal cord injury severity and outcomes—including survival—within days of admission, even before neurological exams. Usando dados de mais de 2.600 pacientes dos EUA, os pesquisadores identificaram padrões em marcadores sanguíneos comuns, como eletrólitos e células imunológicas coletadas nas primeiras três semanas após a lesão. Using data from over 2,600 U.S. patients, researchers identified patterns in common blood markers like electrolytes and immune cells collected in the first three weeks post-injury. Os modelos previram com precisão os resultados no início, com precisão melhorando ao longo do tempo, oferecendo uma ferramenta de baixo custo e amplamente disponível para orientar o tratamento e o uso de recursos em cuidados intensivos. The models accurately forecasted outcomes early on, with accuracy improving over time, offering a low-cost, widely available tool to guide treatment and resource use in intensive care. A abordagem poderia melhorar o prognóstico precoce e atendimento personalizado para pacientes com lesão medular globalmente. The approach could enhance early prognosis and personalized care for spinal cord injury patients globally.