Ai pode ser capaz de aliviar a superlotação e embarque de ER

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Por Dennis Thompson HealthDay Reporter

revisado clinicamente por drogas.com

via saúde

Terça -feira, 12 de agosto de 2025 - Os programas de inteligência artificial (IA) podem ajudar médicos e enfermeiros a prever horas antes, que os pacientes provavelmente precisarão de admissão hospitalar, diz um novo estudo. href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/s2949-7612(25)00056-2/fullText"> Mayo Clinic Proceedings: Digital Health .

Se essa abordagem for bem -sucedida, poderá ajudar a reduzir a superlotação nos departamentos de emergência hospitalar, dizem os pesquisadores. href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-sai/executive-nurse-cabinet/jonathan-nover"> jonathan Nover , vice-presidente de serviços de enfermagem e serviços de emergência no sistema de saúde de Mount Sinai na cidade de Nova York.

"Indústrias como companhias aéreas e hotéis usam reservas para prever demanda e plano. No pronto -socorro, não temos reservas", continuou ele em um comunicado à imprensa. “Could you imagine airlines and hotels without reservations, solely forecasting and planning from historical trends? Welcome to health care.”

Up to 35% of ER patients who require admission wind up spending four or more hours biding their time in spare rooms or busy hallways awaiting a bed, a practice known as “boarding,” according to a recent study in the journal assuntos de saúde .

Pior, quase 5% dos pacientes esperam um dia inteiro para uma cama durante os movimentados meses de inverno, segundo o estudo anterior. “Desenvolvemos uma ferramenta para prever necessidades de admissão antes que um pedido seja feito, oferecendo informações que podem melhorar fundamentalmente como os hospitais gerenciam o fluxo do paciente, levando a melhores resultados.”

Para o projeto, os pesquisadores treinaram a IA em mais de 1,8 milhão de visitas ao ER que ocorreram entre 2019 e 2023. href = "https://profiles.mountsinai.org/eyal-klang"> dr. Eyal Klang , chefe de IA generativa da Escola de Medicina de Icahn em Mount Sinai, disse em um comunicado à imprensa.

A equipe então colocou a IA contra um quadro de mais de 500 enfermeiros na avaliação de quase 47.000 visitas de pacientes que ocorreram em setembro e outubro de 2024 em seis departamentos de emergência no sistema de saúde de Mount Sinai.

Os enfermeiros foram solicitados a julgar se um paciente precisaria de admissão hospitalar, após uma realização rápida. Os pesquisadores também alimentaram os resultados da triagem para a IA, para ver o que preveria.

Os enfermeiros provaram cerca de 81% precisos ao prever quais pacientes precisariam de admissão hospitalar, em comparação com 85% de precisão da IA. href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-siai/executive-nurse-cabinet/robbie-freeman"> Robert Freeman , diretor de transformação digital do Mount Sinai Health System, informou em um comunicado à imprensa. “Mas, igualmente importante, este estudo destaca o papel vital de nossos enfermeiros - mais de 500 participaram diretamente - demonstrando como a experiência humana e o aprendizado de máquina podem trabalhar de mãos dadas para reimaginar a prestação de cuidados.”

Em seguida, os pesquisadores planejam implementar sua IA nos fluxos de trabalho em tempo real e monitorar como o programa afeta os tempos de embarque e o paciente flui através do ER. "É inspirador ver a IA emergir não como uma idéia futurista, mas como uma solução prática do mundo real moldada pelas pessoas que prestam cuidados todos os dias".

Isenção de responsabilidade: Dados estatísticos em artigos médicos fornecem tendências gerais e não pertencem aos indivíduos. Fatores individuais podem variar muito. Sempre procure aconselhamento médico personalizado para decisões individuais de saúde.

Fonte: HealthDay

Postou : 2025-08-13 00:00

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