AI có thể giảm bớt quá đông và lên máy bay

Theo dõi Drugslib trên

của Dennis Thompson HealthDay Reporter

Thứ ba, ngày 12 tháng 8 năm 2025 - Các chương trình Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các bác sĩ và y tá dự đoán giờ trước đó mà bệnh nhân ER có thể sẽ cần nhập viện, một nghiên cứu mới cho biết. href = "https://www.mcpdigitalhealth.org/article/s2949-7612(25)00056-2/fulltext"> Mayo Clinic Proceedings: Sức khỏe kỹ thuật số .

Nếu phương pháp này chứng minh thành công, nó có thể giúp giảm quá tải trong các khoa cấp cứu của bệnh viện, các nhà nghiên cứu cho biết. href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-sinai/executing-nurse-cabinet/jonathan-nover"> Jonathan Nover

Các ngành công nghiệp như các hãng hàng không và khách sạn sử dụng đặt phòng để dự báo nhu cầu và kế hoạch. Trong ED, chúng tôi không có đặt phòng, anh ấy tiếp tục trong một bản tin mới. Bạn có thể tưởng tượng các hãng hàng không và khách sạn mà không cần đặt chỗ, chỉ dự báo và lập kế hoạch từ các xu hướng lịch sử không? Chào mừng bạn đến với chăm sóc sức khỏe. href = "https://www.healthaffairs.org/doi/abs/10.1377/hlthaff.2024.01513?journalcode=hlthaff"> Các vấn đề sức khỏe .

Tệ hơn, gần 5% bệnh nhân chờ đợi cả ngày cho một chiếc giường trong những tháng mùa đông bận rộn, nghiên cứu trước đó cho thấy. Chúng tôi đã phát triển một công cụ để dự báo nhu cầu tuyển sinh trước khi đặt hàng, cung cấp những hiểu biết về cơ bản có thể cải thiện cách thức các bệnh viện quản lý dòng chảy của bệnh nhân, dẫn đến kết quả tốt hơn.

Đối với dự án, các nhà nghiên cứu đã đào tạo AI trong hơn 1,8 triệu lần truy cập ER đã xảy ra từ năm 2019 đến 2023. href = "https://profiles.mountsinai.org/eyal-klang"> dr. Eyal Klang , người đứng đầu AI thế hệ tại Trường Y khoa Icahn tại Mount Sinai, cho biết trong một bản tin.

Nhóm nghiên cứu sau đó đã đưa AI lên chống lại một cán bộ gồm hơn 500 y tá ER để đánh giá gần 47.000 lần khám bệnh nhân xảy ra vào tháng 9 và tháng 10 năm 2024 tại sáu khoa cấp cứu trong hệ thống y tế Mount Sinai. Các nhà nghiên cứu cũng đã đưa kết quả phân loại cho AI, để xem những gì nó sẽ dự đoán.

Các y tá đã chứng minh khoảng 81% chính xác trong việc dự đoán bệnh nhân nào sẽ cần được nhập viện, so với độ chính xác 85% so với AI.

href = "https://www.mountsinai.org/care/nursing-at-mount-sinai/executing-nurse-cabinet/robbie-freeman"> Robert Freeman , giám đốc chuyển đổi kỹ thuật số tại hệ thống y tế Mount Sinai, cho biết trong một bản tin. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của các y tá của chúng tôi - hơn 500 người tham gia trực tiếp - thể hiện cách chuyên môn của con người và học máy có thể làm việc cùng với việc phân phối chăm sóc để mô phỏng lại.

Các nhà nghiên cứu tiếp theo có kế hoạch thực hiện AI của họ vào quy trình làm việc theo thời gian thực và theo dõi cách chương trình ảnh hưởng đến thời gian lên máy bay và chảy qua ER.

Công cụ này không phải là về việc thay thế các bác sĩ lâm sàng; Truyền cảm hứng khi thấy AI nổi lên không phải là một ý tưởng tương lai, mà là một giải pháp thực tế, trong thế giới thực được định hình bởi những người cung cấp dịch vụ chăm sóc mỗi ngày.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Dữ liệu thống kê trong các bài báo y tế cung cấp xu hướng chung và không liên quan đến các cá nhân. Các yếu tố cá nhân có thể thay đổi rất nhiều. Luôn tìm kiếm lời khuyên y tế được cá nhân hóa cho các quyết định chăm sóc sức khỏe cá nhân.

Nguồn: Healthday

Đã đăng : 2025-08-13 00:00

Đọc thêm

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Chúng tôi đã nỗ lực hết sức để đảm bảo rằng thông tin do Drugslib.com cung cấp là chính xác, cập nhật -ngày và đầy đủ, nhưng không có đảm bảo nào được thực hiện cho hiệu ứng đó. Thông tin thuốc trong tài liệu này có thể nhạy cảm về thời gian. Thông tin về Drugslib.com đã được biên soạn để các bác sĩ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng ở Hoa Kỳ sử dụng và do đó Drugslib.com không đảm bảo rằng việc sử dụng bên ngoài Hoa Kỳ là phù hợp, trừ khi có quy định cụ thể khác. Thông tin thuốc của Drugslib.com không xác nhận thuốc, chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất liệu pháp. Thông tin thuốc của Drugslib.com là nguồn thông tin được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe được cấp phép trong việc chăm sóc bệnh nhân của họ và/hoặc phục vụ người tiêu dùng xem dịch vụ này như một sự bổ sung chứ không phải thay thế cho chuyên môn, kỹ năng, kiến ​​thức và đánh giá về chăm sóc sức khỏe các học viên.

Việc không có cảnh báo đối với một loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc nhất định không được hiểu là chỉ ra rằng loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc đó là an toàn, hiệu quả hoặc phù hợp với bất kỳ bệnh nhân nào. Drugslib.com không chịu bất kỳ trách nhiệm nào đối với bất kỳ khía cạnh nào của việc chăm sóc sức khỏe được quản lý với sự hỗ trợ của thông tin Drugslib.com cung cấp. Thông tin trong tài liệu này không nhằm mục đích bao gồm tất cả các công dụng, hướng dẫn, biện pháp phòng ngừa, cảnh báo, tương tác thuốc, phản ứng dị ứng hoặc tác dụng phụ có thể có. Nếu bạn có thắc mắc về loại thuốc bạn đang dùng, hãy hỏi bác sĩ, y tá hoặc dược sĩ.

Từ khóa phổ biến