L'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di alleviare il sovraffollamento e l'imbarco

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di Dennis Thompson Healthday Reporter

rivisto medico da droga.com

Via HealthDay

Martedì 12 agosto 2025 - I programmi di intelligenza artificiale (AI) possono aiutare i medici e gli infermieri a prevedere ore prima che i pazienti ER richiederanno probabilmente l'ammissione ospedaliera, dice un nuovo studio.

Un programma di intelligenza artificiale addestrato su quasi 2 milioni di visite ai pazienti leggermente accurati rispetto agli infermieri ER nella previsione che i pazienti dovrebbero essere ammessi, secondo le scoperte pubblicate nell'aug. href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/s2949-7612(25)00056-2/fulltext"> Mayo Clinic Proceedings: Digital Health .

Se questo approccio si rivela successo, potrebbe aiutare a ridurre il sovraffollamento nei dipartimenti di emergenza dell'ospedale, affermano i ricercatori.

"Il sovraffollamento e l'imbarco del dipartimento di emergenza sono diventati una crisi nazionale, che colpisce tutto, dai risultati dei pazienti alle prestazioni finanziarie", ha affermato il ricercatore principale jonathan nover , vicepresidente dei servizi infermieristici e di emergenza presso il Monte Sinai Health System a New York.

"Le industrie come le compagnie aeree e gli hotel usano le prenotazioni per prevedere la domanda e il piano. Nell'ED, non abbiamo riserve", ha continuato in un comunicato stampa. "Potresti immaginare compagnie aeree e hotel senza riserve, prevedere e pianificare esclusivamente dalle tendenze storiche? Benvenuto all'assistenza sanitaria."

Fino al 35% dei pazienti ER che richiedono l'ammissione per trascorrere quattro o più ore a bloccare il loro tempo nelle stanze di riserva o in attesa di un letto in attesa di un letto, una pratica nota come "in calcia" href = "https://www.healthaffairs.org/doi/abs/10.1377/hlthaff.2024.01513?journalcode=hlthaff"> Affari sanitari .

Peggio ancora, quasi il 5% dei pazienti aspetta un'intera giornata per un letto durante i mesi invernali intensi, lo studio precedente ha scoperto.

"Il nostro obiettivo era vedere se l'IA combinata con il contributo dei nostri infermieri potesse aiutare a accelerare la pianificazione dell'ammissione, una sorta di riserve", ha detto Nover. "Abbiamo sviluppato uno strumento per prevedere le esigenze di ammissione prima che venga effettuato un ordine, offrendo approfondimenti che potrebbero fondamentalmente migliorare il modo in cui gli ospedali gestiscono il flusso dei pazienti, portando a risultati migliori."

Per il progetto, i ricercatori hanno addestrato l'IA su oltre 1,8 milioni di visite ER che si erano verificate tra il 2019 e il 2023.

"Allenando l'algoritmo su più di un milione di visite dei pazienti, abbiamo mirato a catturare modelli significativi che potrebbero aiutare a anticipare le ammissioni prima dei metodi tradizionali" href = "https://profiles.mountsinai.org/eyal-klang"> dr. Eyal Klang , capo dell'IA generativa presso la scuola di medicina Icahn a Mount Sinai, ha detto in un comunicato stampa.

Il team ha quindi messo l'IA contro un gruppo di oltre 500 infermieri ER nella valutazione di quasi 47.000 visite ai pazienti che si sono verificati a settembre e ottobre 2024 in sei dipartimenti di emergenza nel sistema sanitario del Monte Sinai.

Le infermiere sono state chiesto di giudicare se un paziente avrebbe bisogno di un paziente per l'ammissione ospedaliera, dopo aver eseguito una rapida triage. I ricercatori hanno anche alimentato i risultati del triage all'IA, per vedere cosa prevederebbe.

Gli infermieri hanno dimostrato circa l'81% di circa l'81% nel prevedere quali pazienti avrebbero bisogno di un ricovero ospedaliero, rispetto all'accuratezza dell'85% dall'intelligenza artificiale.

"Siamo stati incoraggiati a vedere che l'IA potrebbe stare da sola nel fare previsioni complesse", co-gener del co-sensore Robert Freeman , Chief Digital Transformation Officer di Mount Sinai Health System, ha dichiarato in un comunicato. "Ma altrettanto importante, questo studio evidenzia il ruolo vitale dei nostri infermieri - oltre 500 hanno partecipato direttamente - dimostrando come le competenze umane e l'apprendimento automatico possano lavorare mano nella mano per reinventare la consegna delle cure."

I ricercatori pianificano successivamente di attuare la propria IA nei flussi di lavoro in tempo reale e monitorare il modo in cui il programma influisce sui tempi di imbarco e il flusso dei pazienti attraverso il pronto soccorso.

"Questo strumento non riguarda la sostituzione di medici; si tratta di sostenerli. "È stimolante vedere l'IA emergere non come un'idea futuristica, ma come una soluzione pratica e reale modellata dalle persone che offrono assistenza ogni giorno."

Disclaimer: I dati statistici negli articoli medici forniscono tendenze generali e non riguardano le persone. I singoli fattori possono variare notevolmente. Cerca sempre una consulenza medica personalizzata per le decisioni di assistenza sanitaria individuali.

Fonte: Healthday

Pubblicato : 2025-08-13 00:00

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