AI kan mogelijk overbevolking en instappen verlichten

Volg Drugslib op

door Dennis Thompson HealthDay Reporter

medisch beoordeeld door drugs.com

via gezondheidsday

Dinsdag 12 augustus 2025 - Artificial Intelligence (AI) -programma's kunnen artsen en verpleegkundigen helpen uren eerder te voorspellen, waarvan ER -patiënten waarschijnlijk ziekenhuisopname nodig hebben, zegt een nieuw onderzoek.

Een AI -programma dat is getraind op bijna 2 miljoen patiëntbezoeken werden iets nauwkeuriger dan de prediking van de patiënten in het dagboek van 11 in het dagboek. href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/s2949-7612(25)00056-2/fulltext"> Mayo Clinic Proceedings: Digital Health .

Als deze aanpak succesvol blijkt, kan dit helpen de overbevolking op spoedafdelingen van het ziekenhuis te verminderen, zeggen onderzoekers.

"Overbevolking en instappen van spoedeisende hulp zijn een nationale crisis geworden, die alles beïnvloeden, van patiëntresultaten tot financiële prestaties," zei hoofdonderzoeker Jonathan Nover , vice-president van verpleeg- en hulpdiensten op het Mount Sinai Health System in New York City.

"Industrieën zoals luchtvaartmaatschappijen en hotels gebruiken boekingen om de vraag en het plan te voorspellen. In de ED hebben we geen reserveringen," ging hij verder in een persbericht. "Zou je je luchtvaartmaatschappijen en hotels kunnen voorstellen zonder reserveringen, alleen voorspelling en planning van historische trends? Welkom bij de gezondheidszorg."

tot 35% van de ER -patiënten die toelating nodig hebben om vier of meer uren door te brengen met hun tijd in de logeerkamers of drukke gangen die een bed bekende, een boord van het bord ", een recent onderzoek in de Journal Gezondheidszaken .

Erger nog, bijna 5% van de patiënten wacht een volledige dag op een bed tijdens de drukke wintermaanden, de eerdere studie vond.

"Ons doel was om te zien of AI gecombineerd met input van onze verpleegkundigen kon helpen de toegangsplanning te versnellen, een soort reservering," zei Nover. "We hebben een hulpmiddel ontwikkeld om toelatingsbehoeften te voorspellen voordat een bestelling wordt geplaatst, met inzichten die fundamenteel kunnen verbeteren hoe ziekenhuizen de patiëntenstroom beheren, wat leidt tot betere resultaten."

Voor het project hebben onderzoekers de AI getraind op meer dan 1,8 miljoen ER-bezoeken die zich tussen 2019 en 2023 hadden voorgedaan.

"Door het algoritme te trainen op meer dan een miljoen patiëntenbezoeken, streefden we ernaar om betekenisvolle patronen vast te leggen die kunnen helpen anticiperende toelating eerder dan traditionele methoden te anticiperen dan traditionele methoden," co-senior onderzoeker dr. Eyal Klang , hoofd van generatieve AI aan de Icahn School of Medicine op Mount Sinai, zei in een persbericht.

Het team legde vervolgens de AI op tegen een kader van meer dan 500 ER -verpleegkundigen bij het evalueren van bijna 47.000 patiëntenbezoeken die plaatsvonden in september en oktober 2024 op zes spoedafdelingen in het Mount Sinai Health System.

De verpleegkundigen werden gevraagd om te beoordelen of een patiënt ziekenhuisopname nodig zou hebben na een snelle triage. Onderzoekers gaven ook de triage -resultaten aan de AI, om te zien wat het zou voorspellen.

De verpleegkundigen bleken ongeveer 81% nauwkeurig in het voorspellen welke patiënten ziekenhuisopname nodig zouden hebben, vergeleken met 85% nauwkeurigheid van de AI.

"We werden aangemoedigd om te zien dat AI op zichzelf kon staan in het maken van complexe voorspellingen," co-senior onderzoeker Robert Freeman , Chief Digital Transformation Officer bij Mount Sinai Health System, zei in een nieuwsbericht. "Maar net zo belangrijk, deze studie benadrukt de vitale rol van onze verpleegkundigen - meer dan 500 hebben direct deelgenomen - die aantonen hoe menselijke expertise en machine learning hand in hand kunnen werken om de zorgverlening opnieuw te bedenken."

Volgende plan voor onderzoekers om hun AI in realtime workflows te implementeren en te controleren hoe het programma de instaptijden en de patiënt door de ER beïnvloedt.

"Deze tool gaat niet over het vervangen van clinici; het gaat over het ondersteunen van hen. Door hen te voorspellen. Door het eerder te voorspellen. "Het is inspirerend om te zien dat AI niet als een futuristisch idee verschijnt, maar als een praktische, real-world oplossing gevormd door de mensen die elke dag zorg leveren."

bronnen

  • Mount Sinai Health System, Nieuwsbericht, Nieuwsbericht, 11 augustus 2025

    • Disclaimer: Statistische gegevens in medische artikelen bieden algemene trends en hebben geen betrekking op individuen. Individuele factoren kunnen sterk variëren. Zoek altijd gepersonaliseerd medisch advies voor individuele beslissingen in de gezondheidszorg.

    Bron: HealthDay

    Geplaatst : 2025-08-13 00:00

    Lees verder

    Disclaimer

    Er is alles aan gedaan om ervoor te zorgen dat de informatie die wordt verstrekt door Drugslib.com accuraat en up-to-date is -datum en volledig, maar daarvoor wordt geen garantie gegeven. De hierin opgenomen geneesmiddelinformatie kan tijdgevoelig zijn. De informatie van Drugslib.com is samengesteld voor gebruik door zorgverleners en consumenten in de Verenigde Staten en daarom garandeert Drugslib.com niet dat gebruik buiten de Verenigde Staten gepast is, tenzij specifiek anders aangegeven. De geneesmiddeleninformatie van Drugslib.com onderschrijft geen geneesmiddelen, diagnosticeert geen patiënten of beveelt geen therapie aan. De geneesmiddeleninformatie van Drugslib.com is een informatiebron die is ontworpen om gelicentieerde zorgverleners te helpen bij de zorg voor hun patiënten en/of om consumenten te dienen die deze service zien als een aanvulling op en niet als vervanging voor de expertise, vaardigheden, kennis en beoordelingsvermogen van de gezondheidszorg. beoefenaars.

    Het ontbreken van een waarschuwing voor een bepaald medicijn of een bepaalde medicijncombinatie mag op geen enkele manier worden geïnterpreteerd als een indicatie dat het medicijn of de medicijncombinatie veilig, effectief of geschikt is voor een bepaalde patiënt. Drugslib.com aanvaardt geen enkele verantwoordelijkheid voor enig aspect van de gezondheidszorg die wordt toegediend met behulp van de informatie die Drugslib.com verstrekt. De informatie in dit document is niet bedoeld om alle mogelijke toepassingen, aanwijzingen, voorzorgsmaatregelen, waarschuwingen, geneesmiddelinteracties, allergische reacties of bijwerkingen te dekken. Als u vragen heeft over de medicijnen die u gebruikt, neem dan contact op met uw arts, verpleegkundige of apotheker.

    Populaire zoekwoorden