AIはERの過密と搭乗を緩和できる可能性があります

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by dennis thompson healthdayレポーター

drugs.comによって医学的にレビューされた

2025年8月12日火曜日 - 人工知能（AI）プログラムは、医師や看護師が何時間も早く予測するのに役立つ可能性があるER患者が入院を必要とする可能性が高いと新しい研究は述べています。 href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/s2949-7612(25)00056-2/fulltext"> Mayo Clinic Proceedings：Digital Health 。

このアプローチが成功した場合、病院の救急部門での過密を減らすのに役立つ可能性がある、と研究者は言います。 href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-sinai/executive-nurse-cabinet/jonathan-nover"> Jonathan nover

「航空会社やホテルのような業界は、予約を使用して需要と計画を予測しています。EDには予約はありません」と彼はニュースリリースで続けました。 「航空会社やホテルが予約せずに、歴史的傾向からのみ予測と計画のみを想像できますか？ヘルスケアへの歓迎。」

入場を必要とするER患者の最大35％は、予備の部屋や忙しい廊下をベッドまたは「搭乗」として知られる練習を待って4時間を費やす必要がある患者の最大35％を巻き上げます。 href = "https://www.healthaffairs.org/doi/abs/10.1377/hlthaff.2024.01513?journalcode=hlthaff">健康問題。

さらに、患者のほぼ5％が忙しい冬の間、ベッドを丸一日待つと、以前の研究は発見されました。 「私たちは、注文が行われる前に入場のニーズを予測するツールを開発しました。病院が患者の流れをどのように管理し、より良い結果につながるかを根本的に改善できる洞察を提供します。」

」

プロジェクトのために、研究者は2019年から2023年の間に発生した180万人以上のER訪問でAIを訓練しました。 href = "https://profiles.mountsinai.org/eyal-klang"> dr。シナイ山のICAHN医学部の生成AIのチーフ、Eyal Klang は、ニュースリリースで述べています。

チームは、AIを500人以上のER看護師の幹部に任命し、2024年9月と10月にシナイ山の保健システムの6つの救急部門で発生した約47,000人の患者訪問を評価しました。また、研究者はトリアージの結果をAIに供給して、それが何を予測するかを確認しました。

看護師は、AIの85％の精度と比較して、どの患者が入院を必要とするかを予測するのに約81％の正確さを証明しました。 href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-sinai/executive-nurse-cabinet/robbie-freeman"> robert freeman 、マウントシナイヘルスシステムのチーフデジタル変革責任者は、ニュースリリースで述べた。 「しかし、同様に重要なことは、この研究では、看護師の重要な役割を強調しています - 500人以上が直接参加しました - 人間の専門知識と機械学習が密接に連携してケアの提供を再考する方法を示しています。」

研究者は、AIをリアルタイムワークフローに実装し、プログラムが搭乗時間と患者の流れにどのように影響するかを監視する計画です。 「AIが未来的なアイデアではなく、毎日ケアを提供している人々によって形作られた実用的で現実世界のソリューションとして出現するのを見るのは刺激的です。」

免責事項：医学記事の統計データは一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。

出典：HealthDay

投稿しました : 2025-08-13 00:00

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