Quản lý, tối ưu hóa giường bệnh sử dụng trí tuệ nhân tạo

Các nhà nghiên cứu từ Michigan Medicine đã sử dụng thuật toán PICTURE giúp các bệnh viện có thể quản lý, tối ưu hóa giường bệnh.

Trong thời kỳ đại dịch, giường bệnh trống là một tài nguyên vô cùng quý giá đối với các đơn vị, chính vì vậy các nhân viên ICU phải tiến hành phân loại thủ công dựa trên tình trạng/diễn biến của bệnh nhân, tuy nhiên công cụ trí tuệ nhân tạo mới được phát triển có thể giúp họ tự động hóa công việc này.

Các nhà nghiên cứu tại Michigan Medicine đã phát triển một thuật toán học máy có thể xác định chính xác tình trạng xấu đi của bệnh nhân đối với cả bệnh nhân chung và bệnh nhân COVID-19 nói riêng.

Nhóm nghiên cứu đã đào tạo và xác thực mô hình dự đoán việc chuyển cấp cứu và các sự kiện bất thường ( Predicting ICU Transfer and other Unforeseen Events – PICTURE) trên một mẫu nghiên cứu thuần tập gồm các bệnh nhân COVID-19 nhập viện sử dụng dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) từ năm 2014 đến năm 2018. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã áp dụng mô hình này cho 2 nhóm kiểm tra, bao gồm những bệnh nhân không mắc COVID-19 từ năm 2019 và những bệnh nhân mắc COVID-19 trong năm 2020.

Kết quả cho thấy

“Mô hình PICTURE chính xác hơn trong việc dự đoán kết quả bất thường của bệnh nhân đối với cả bệnh nhân thông thường và bệnh nhân mắc COVID-19.

Công cụ mới có thể phân tích nhiều loại dữ liệu, từ các chỉ số sinh tồn, kết quả xét nghiệm cho đến thông tin nhân khẩu học. Sử dụng dữ liệu này, PICTURE có thể đánh dấu những bệnh nhân có nguy cơ diễn biến xấu cao nhất, cũng như giải thích những yếu tố nguy cơ nào ảnh hưởng đến dự đoán. Điều này có thể giúp bác sĩ lâm sàng phản hồi nhanh hơn.

Brandon Cummings, một nhà khoa học dữ liệu tại Trung tâm Nghiên cứu Tích hợp trong Chăm sóc Lâm sàng Michigan (MCIRCC) cho biết: “Mô hình PICTURE có thể tích hợp dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử và chuyển đổi nó thành các dự đoán có ý nghĩa dựa trên nguy cơ gặp phải kết quả bất thường của bệnh nhân).

“Điều này đặc biệt quan trọng trong trường hợp bệnh nhân COVID-19, bệnh nhân có thể diễn biến xấu đi nhanh chóng và bất ngờ. Bằng cách dự đoán những sự kiện này trước khi chúng xảy ra, PICTURE có thể cho các bác sĩ lâm sàng thời gian để phản ứng và giữ ổn định bệnh nhân trước khi cần đến các biện pháp quyết liệt hơn ”.

Tài liệu tham khảo

Tác giả: Jeff Rowe, Ngày đăng: 28/04/2021, MICHIGAN RESEARCHERS TURN TO AI TO HELP HOSPITALS MANAGE BEDS, HEALTHCARE IT NEWS, Ngày truy cập: 10/02/2022.

Nguồn Vietnam Digital Health Network.

Ngày viết:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.