La IA podría aliviar el hacinamiento y el abordaje de ER

Siga a Drugslib en

por Dennis Thompson Healthday Reporter

revisado médicamente por droats.com

vía salud en salud

Martes, 12 de agosto de 2025 - Los programas de inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a los médicos y enfermeras a predecir horas antes que los pacientes de ER probablemente requerirán ingreso hospitalario, según un nuevo estudio.

Un programa de IA capacitado en casi 2 millones de visitas de pacientes se volvió ligeramente más precisa que las enfermeras de ER en predicción en la predicción de los pacientes que necesitarían ser admitidos, según las hallazgos de agosto de agosto en el diario Procedimientos de la clínica de Mayo: salud digital .

Si este enfoque resulta exitoso, podría ayudar a reducir el hacinamiento en los departamentos de emergencias del hospital, dicen los investigadores.

"El hacinamiento y el internado del departamento de emergencias se han convertido en una crisis nacional, que afecta todo, desde los resultados de los pacientes hasta el desempeño financiero", dijo el investigador principal Jonathan Nover , Vicepresidente de Servicios de Enfermería y Emergencia en el Sistema de Salud Mount Sinai en la ciudad de Nueva York.

"Las industrias como las aerolíneas y los hoteles usan reservas para pronosticar la demanda y el plan. En el servicio de urgencias, no tenemos reservas", continuó en un comunicado de prensa. "¿Te imaginas aerolíneas y hoteles sin reservas, pronosticando y planificación únicamente de las tendencias históricas? Bienvenido a la atención médica".

Hasta el 35% de los pacientes de ER que requieren admisión para pasar cuatro o más horas que visten su tiempo en salas libres o pasillos ocupados que esperan una cama, una práctica conocida como "abierta", según un estudio reciente en el diario Asuntos de salud .

Peor aún, casi el 5% de los pacientes esperan un día completo para una cama durante los ocupados meses de invierno, encontró el estudio anterior.

"Nuestro objetivo era ver si la IA combinada con la opinión de nuestras enfermeras podría ayudar a acelerar la planificación de admisión, una reserva de tipos", dijo Nover. "Desarrollamos una herramienta para pronosticar las necesidades de admisión antes de realizar un pedido, ofreciendo ideas que podrían mejorar fundamentalmente cómo los hospitales manejan el flujo de los pacientes, lo que lleva a mejores resultados".

Para el proyecto, los investigadores capacitaron a la IA en más de 1.8 millones de visitas al aire libre que habían ocurrido entre 2019 y 2023.

"al capacitar el algoritmo en más de un millón de visitas de pacientes, nuestro objetivo fue capturar patrones significativos que podrían ayudar a anticipar las admisiones antes que los métodos tradicionales", co-investigador de cajas dr. Eyal Klang , jefe de IA generativa en la Escuela de Medicina de Icahn en Mount Sinai, dijo en un comunicado de prensa.

El equipo luego puso a la IA contra un cuadro de más de 500 enfermeras ER para evaluar casi 47,000 visitas de pacientes que ocurrieron en septiembre y octubre de 2024 en seis departamentos de emergencias en el Sistema de Salud de Mount Sinai.

Se pidió a las enfermeras que juzgaran si un paciente necesitaría el ingreso en el hospital, después de realizar un triaje rápido. Los investigadores también alimentaron los resultados de la triaje a la IA, para ver qué predeciría.

Las enfermeras demostraron aproximadamente un 81% de precisión al predecir qué pacientes necesitarían el ingreso hospitalario, en comparación con la precisión del 85% de la IA.

"Nos animaron a ver que la IA podría defender por sí sola en la fabricación de predicciones complejas", co-senior investigador Robert Freeman , director de transformación digital en Mount Sinai Health System, en un comunicado de prensa. "Pero igual de importante, este estudio destaca el papel vital de nuestras enfermeras, más de 500 participaron directamente, demostrando cómo la experiencia humana y el aprendizaje automático pueden trabajar de la mano para reinventar la prestación de atención".

.

Los investigadores próximos planean implementar su IA en flujos de trabajo en tiempo real y monitorear cómo el programa afecta los tiempos de embarque y el flujo de pacientes a través de la sala de emergencias. "Es inspirador ver a la IA no emerger como una idea futurista, sino como una solución práctica y en el mundo real conformada por las personas que brindan cuidado todos los días".

Descargo de responsabilidad: Los datos estadísticos en artículos médicos proporcionan tendencias generales y no pertenecen a los individuos. Los factores individuales pueden variar mucho. Siempre busque asesoramiento médico personalizado para decisiones de atención médica individuales.

Fuente: HealthDay

Al corriente : 2025-08-13 00:00

Leer más

Descargo de responsabilidad

Se ha hecho todo lo posible para garantizar que la información proporcionada por Drugslib.com sea precisa, hasta -fecha y completa, pero no se ofrece ninguna garantía a tal efecto. La información sobre medicamentos contenida en este documento puede ser urgente. La información de Drugslib.com ha sido compilada para uso de profesionales de la salud y consumidores en los Estados Unidos y, por lo tanto, Drugslib.com no garantiza que los usos fuera de los Estados Unidos sean apropiados, a menos que se indique específicamente lo contrario. La información sobre medicamentos de Drugslib.com no respalda medicamentos, ni diagnostica a pacientes ni recomienda terapias. La información sobre medicamentos de Drugslib.com es un recurso informativo diseñado para ayudar a los profesionales de la salud autorizados a cuidar a sus pacientes y/o para servir a los consumidores que ven este servicio como un complemento y no un sustituto de la experiencia, habilidad, conocimiento y criterio de la atención médica. practicantes.

La ausencia de una advertencia para un determinado medicamento o combinación de medicamentos de ninguna manera debe interpretarse como una indicación de que el medicamento o la combinación de medicamentos es seguro, eficaz o apropiado para un paciente determinado. Drugslib.com no asume ninguna responsabilidad por ningún aspecto de la atención médica administrada con la ayuda de la información que proporciona Drugslib.com. La información contenida en este documento no pretende cubrir todos los posibles usos, instrucciones, precauciones, advertencias, interacciones medicamentosas, reacciones alérgicas o efectos adversos. Si tiene preguntas sobre los medicamentos que está tomando, consulte con su médico, enfermera o farmacéutico.

Palabras clave populares