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当新生儿或患有心脏或肺部疾病的儿童挣扎求生时，医生通常会求助于使用人工肺的生命支持形式。这种治疗方法被称为体外膜氧合(ECMO)，被誉为拯救了无数生命。但在某些情况下，它也会导致长期的脑损伤。
现在，由德克萨斯大学西南分校科学家领导的一个研究小组表明，机器学习程序可以比医生更准确地预测哪些婴儿和儿童在 ECMO 后最有可能遭受脑损伤。该研究发表在上个月的《临床医学杂志》上。
研究负责人、儿科副教授、医学博士拉克什米·拉曼 (Lakshmi Raman) 表示：“医生总是对谁可能面临风险有一定的直觉，但到目前为止，我们确实没有足够的数据来查明哪些因素会导致 ECMO 造成脑损伤。”德克萨斯大学西南医学中心和儿童健康中心的重症监护专家。“我认为我们无法完全消除这些伤害，但我希望通过更好的预测，我们可以降低风险。”
ECMO 的工作原理是将血液从患者体内抽出，将其泵入一个添加氧气、去除二氧化碳的设备，并在血液返回体内之前保持血液温度。ECMO 可用于儿童和成人，但最常见的患者是新生儿。该疗法可以在心脏和肺部成熟或从损伤中恢复时减轻它们的压力。
然而，许多接受 ECMO 治疗的患者最终会出现脑部并发症，而医生并不完全明白其中的原因。脑损伤通常归因于 ECMO 期间给予的血液稀释药物，但研究未能支持这种联系。
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