AI ar putea să ușureze supraaglomerarea și îmbarcarea ER

Urmăriți Drugslib pe

de Dennis Thompson Healthday Reporter

Revizuit medical de Drugs.com

Via Healthday

marți, 12 august 2025 - Programele de inteligență artificială (AI) pot ajuta medicii și asistenții medicali să prezică ore mai devreme pe care pacienții ER vor necesita, probabil, internarea în spital, un nou studiu spune.

un program AI instruit pe aproape 2 milioane de vizite ale pacientului a devenit puțin mai precis decât asistenții medicali în prezicerea anului în jur, care ar trebui să fie admiși, conform constatărilor publicate 11 august. href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/S2949-7612(25)00056-2/fullText"> Mayo Clinic Processing: Digital Health .

Dacă această abordare se dovedește cu succes, ar putea contribui la reducerea supraaglomerării în departamentele de urgență a spitalului, spun cercetătorii.

„Suprapunerea și îmbarcarea departamentului de urgență au devenit o criză națională, afectând totul, de la rezultatele pacientului la performanță financiară”, a spus cercetătorul principal Jonathan nover , vicepreședinte al serviciilor de asistență medicală și de urgență la Sistemul de sănătate Mount Sinai din New York City.

„Industrii precum companiile aeriene și hotelurile folosesc rezervări pentru a prognoza cererea și planul. În ED, nu avem rezervări”, a continuat el într -un comunicat de presă. „Ați putea să vă imaginați companii aeriene și hoteluri fără rezervări, doar prognozarea și planificarea din tendințele istorice? Bine ați venit la îngrijirea sănătății.”

Până la 35% dintre pacienții ER care necesită admitere, petrecând patru sau mai multe ore, redând timpul în camere de rezervă sau holuri aglomerate care așteaptă un pat, o practică cunoscută sub numele de „îmbarcare”, potrivit unui studiu recent în jurnal Afaceri pentru sănătate .

mai rău, aproape 5% dintre pacienți așteaptă o zi întreagă pentru un pat în timpul lunilor de iarnă aglomerate, a constatat studiul anterior.

„Scopul nostru a fost să vedem dacă AI combinată cu contribuțiile de la asistenții noștri ar putea ajuta la grăbirea planificării de admitere, o rezervare de feluri”, a spus Nover. „Am dezvoltat un instrument pentru a prognoza nevoile de admitere înainte de plasarea unei comenzi, oferind informații care ar putea îmbunătăți fundamental modul în care spitalele gestionează fluxul de pacienți, ceea ce duce la rezultate mai bune.”

Pentru proiect, cercetătorii au instruit AI-ul pe peste 1,8 milioane de vizite ER care au avut loc între 2019 și 2023.

„Prin formarea algoritmului pe mai mult de un milion de vizite de pacient, ne-am propus să surprindem modele semnificative care ar putea ajuta la anticiparea admisiilor mai devreme decât metodele tradiționale”, cercetătorul co-senior Dr. A spus eyal klang , șeful AI generativ la Școala de Medicină Icahn de la Muntele Sinai, într -un comunicat de presă.

Echipa a pus apoi AI -ul pe un cadru de peste 500 de asistenți medicali în evaluarea a aproape 47.000 de vizite ale pacientului care au avut loc în septembrie și octombrie 2024 la șase departamente de urgență din sistemul de sănătate din Mount Sinai.

Asistenții au fost rugați să judece dacă un pacient ar avea nevoie de admiterea la spital, după efectuarea unui triaj rapid. Cercetătorii au alimentat, de asemenea, rezultatele triajului la AI, pentru a vedea ce ar prezice.

Asistentele au dovedit aproximativ 81% exacte în prezicerea pacienților care ar avea nevoie de internarea în spital, comparativ cu o precizie de 85% din AI.

„Am fost încurajați să vedem că AI ar putea sta pe cont propriu în a face predicții complexe”, Co-Senior Researder Robert Freeman , a declarat directorul de transformare digital la Mount Sinai Health System, într-un comunicat de presă. „La fel de important, acest studiu evidențiază rolul vital al asistenților noștri - mai mult de 500 de participanți direct - demonstrând modul în care expertiza umană și învățarea automată pot lucra mână în mână pentru a reimagina furnizarea de îngrijiri.”

Cercetătorii următor urmărește să-și pună în aplicare AI-ul în fluxuri de lucru în timp real și să monitorizeze modul în care programul afectează timpul de îmbarcare și curgerea pacientului prin ER.

„Acest instrument nu este despre înlocuirea clinicienilor; este vorba despre susținerea acestora. Prezicând admiterea mai devreme, putem oferi echipelor de îngrijire, pentru a-i susține, a le planifica, a coordona și, în final „Este inspirat să vezi că AI nu iese ca o idee futuristă, ci ca o soluție practică, din lumea reală, modelată de oamenii care oferă îngrijiri în fiecare zi.”

Surse

  • Sistemul de sănătate Mount Sinai, comunicat de știri, 11 august 2025

    • Renunțarea: Datele statistice din articolele medicale oferă tendințe generale și nu se referă la indivizi. Factorii individuali pot varia foarte mult. Căutați întotdeauna sfaturi medicale personalizate pentru deciziile individuale de asistență medicală.

    Sursa: Healthday

    Postat : 2025-08-13 00:00

    Citeşte mai mult

    Declinare de responsabilitate

    S-au depus toate eforturile pentru a se asigura că informațiile furnizate de Drugslib.com sunt exacte, actualizate -data și completă, dar nu se face nicio garanție în acest sens. Informațiile despre medicamente conținute aici pot fi sensibile la timp. Informațiile Drugslib.com au fost compilate pentru a fi utilizate de către practicienii din domeniul sănătății și consumatorii din Statele Unite și, prin urmare, Drugslib.com nu garantează că utilizările în afara Statelor Unite sunt adecvate, cu excepția cazului în care se indică altfel. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com nu susțin medicamente, nu diagnostichează pacienții și nu recomandă terapie. Informațiile despre medicamente de la Drugslib.com sunt o resursă informațională concepută pentru a ajuta practicienii autorizați din domeniul sănătății în îngrijirea pacienților lor și/sau pentru a servi consumatorilor care văd acest serviciu ca un supliment și nu un substitut pentru expertiza, abilitățile, cunoștințele și raționamentul asistenței medicale. practicieni.

    Lipsa unui avertisment pentru un anumit medicament sau combinație de medicamente nu trebuie în niciun fel interpretată ca indicând faptul că medicamentul sau combinația de medicamente este sigură, eficientă sau adecvată pentru un anumit pacient. Drugslib.com nu își asumă nicio responsabilitate pentru niciun aspect al asistenței medicale administrat cu ajutorul informațiilor furnizate de Drugslib.com. Informațiile conținute aici nu sunt destinate să acopere toate utilizările posibile, instrucțiunile, precauțiile, avertismentele, interacțiunile medicamentoase, reacțiile alergice sau efectele adverse. Dacă aveți întrebări despre medicamentele pe care le luați, consultați medicul, asistenta sau farmacistul.

    Cuvinte cheie populare