機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用來幫助改善急診室(ER)的分流方法的預(yù)測能力后一個JAMA研究表明該技術(shù)是在制作比傳統(tǒng)方法的臨床預(yù)測更好。

這些發(fā)現(xiàn)可能有助于改善用于分診的臨床預(yù)測方法，并改善急診室的資源分配。

“由于兩個因素之間的折衷，緊急部門的分類系統(tǒng)努力在分類不足和分類過度之間尋求適當(dāng)?shù)钠胶?。在?dāng)前的研究中，機(jī)器學(xué)習(xí)方法顯示出比傳統(tǒng)方法更高的預(yù)測重癥監(jiān)護(hù)效果的敏感性，”麻省總醫(yī)院研究員Tadahiro Goto醫(yī)師等。寫道。

由于訪問急診室的病人數(shù)量和敏銳度不斷提高，準(zhǔn)確區(qū)分和區(qū)分患者的優(yōu)先次序的能力變得越來越重要。根據(jù)這項(xiàng)研究，當(dāng)前的分診系統(tǒng)已經(jīng)人滿為患，并且在區(qū)分重癥兒童時表現(xiàn)欠佳。

為了解決該問題并提供更高質(zhì)量的及時護(hù)理，研究人員建議必須對分診系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，以避免重癥兒童的入院率降低，同時也減少急診室的入院率。

卡迪夫大學(xué)的研究人員最近使用AI方法來開發(fā)臨床預(yù)測模型，以使心血管疾病患者的預(yù)后更加準(zhǔn)確和可靠。

在該研究中，研究人員使用了2007年至2015年兒童來訪的52,037 ER數(shù)據(jù)集。百分之七十的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練和開發(fā)四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以預(yù)測兩種臨床結(jié)果的可能性：重癥監(jiān)護(hù)和住院。

重癥監(jiān)護(hù)結(jié)果定義為直接進(jìn)入重癥監(jiān)護(hù)病房(ICU)或住院死亡。住院結(jié)局定義為住院病人入院或直接轉(zhuǎn)入急診醫(yī)院。這項(xiàng)研究表明，與傳統(tǒng)方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測臨床結(jié)果方面更好。

在預(yù)測臨床護(hù)理結(jié)果時，傳統(tǒng)模型的判別能力最低，而所有四個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的判別能力都很高。在預(yù)測住院結(jié)局時，傳統(tǒng)模型的判別能力再次最低，而機(jī)器學(xué)習(xí)模型的判別能力則“明顯更高”。

Goto等人說：“最近的研究報道，機(jī)器學(xué)習(xí)方法改善了對兒童顱腦外傷，無計劃轉(zhuǎn)移至ICU，敗血癥ED患者的院內(nèi)死亡率以及哮喘或慢性阻塞性肺疾病患者住院的預(yù)測。”等 寫道。“本研究以這些先前的報告為基礎(chǔ)，并通過展示現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測兒童大量ED訪視的臨床結(jié)果和配置的卓越能力來擴(kuò)展它們。”

盡管還需要進(jìn)行額外的驗(yàn)證，研究人員說這些發(fā)現(xiàn)“為應(yīng)用先進(jìn)的預(yù)測方法提供了機(jī)會，以支持臨床醫(yī)生的[ED]分診決策，從而可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的臨床護(hù)理和最佳的資源分配。”