Die KI könnte vorhersagen, welche Patienten eine Notfallbehandlung benötigen, indem sie die Krankengeschichte einer Person analysiert.

Künstliche Intelligenz kann bestimmen, welche Krankenhauspatienten eine Notfallversorgung benötigen.

Das ist laut einer Studie des George Institute for Global Health der Universität Oxford, die darauf hindeutet, dass das Scannen von elektronischen Gesundheitsakten genau das Ergebnis von Prioritätsfällen sein könnte.

Die Daten wurden von 1985 bis 2015 von 4,6 Millionen Patienten über den Clinical Practice Research Datalink in Großbritannien erhoben.

Ihre Ergebnisse, die im PLOS Medicine Journal veröffentlicht wurden, bedeuten, dass Gesundheitsbehörden den Bedarf eines Patienten effektiv überwachen und ungeplante Aufnahmen vermeiden können, die eine wichtige Quelle für Gesundheitsausgaben sind.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass maschinelles Lernen mit großen Datensätzen, die reichhaltige Informationen über Einzelpersonen enthalten, eines der besten konventionellen statistischen Modelle übertrifft“, sagte Fatemeh Rahimian, ehemaliger Datenwissenschaftler am George Institute UK, der die Forschung leitete.

Wir denken, dass dies daran liegt, dass maschinelle Lernmodelle automatisch Interaktionen zwischen den Daten erfassen und „lernen“, die uns bisher nicht bekannt waren.

Bei jedem Scan wurde eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigt, darunter Alter, Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, sozioökonomischer Status, Familiengeschichte, Lebensumstände, Krankheiten, Medikamente und Familienstand sowie die Zeit seit der Erstdiagnose, die letzte Nutzung des Gesundheitssystems und die neuesten Labortests.

Durch die Verwendung von mehr Variablen in Kombination mit Informationen über ihr Timing konnten die Modelle des maschinellen Lernens eine robustere Vorhersage des Risikos einer stationären Notaufnahme liefern als alle bisher verwendeten Modelle.

Im Jahr 2017 gab es in Großbritannien über 5,9 Millionen registrierte Krankenhauseinweisungen, und ein großer Teil davon war vermeidbar“, sagte Rahimian.

Wir wollten ein Instrument zur Verfügung stellen, das es den Mitarbeitern im Gesundheitswesen ermöglicht, die Risiken, denen ihre Patienten ausgesetzt sind, genau zu überwachen und dadurch bessere Entscheidungen in Bezug auf Patientenscreening und proaktive Pflege zu treffen, die dazu beitragen könnten, die Belastung durch Notaufnahmen zu verringern.

Die Studie kommt nur wenige Wochen nachdem ein NHS Krankenhaus-Trust als erster KI-Roboter als Sekretär eingesetzt wurde, um Kosten zu sparen.

Das Ipswich Hospital, das von East Suffolk und North Essex NHS Trust betrieben wird, hat drei virtuelle Mitarbeiter „eingestellt“, um das Personal von „alltäglichen und sich wiederholenden Aufgaben“ wie der Übermittlung von Scans und Bluttestergebnissen zu befreien.

Dies soll echten medizinischen Sekretärinnen mehr Zeit geben, sich auf die Patientenversorgung zu konzentrieren, wobei das System achtmal produktiver ist als menschliches Personal, so das Vertrauen.

Das computergesteuerte System ist seit Juli in Betrieb und hat nach Angaben des stellvertretenden Direktors des Trusts von ICT Darren Atkins mehr als 500 Arbeitsstunden eingespart.

Die vom Automatisierungstechnik-Unternehmen Thoughtonomy entwickelte Software überwacht eingehende Empfehlungen von Hausärzten den ganzen Tag über.

Es entschlüsselt den Überweisungsgrund und unterstützt Informationen, wie z.B. Bluttestergebnisse.

Die Roboter fassen dann alle diese Informationen in einem einzigen Dokument zusammen, das dem Lead Consultant zur Überprüfung vorgemerkt wird.

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