研究人員已經(jīng)使用AI驅(qū)動的風險預測功能來準確篩查社區(qū)醫(yī)院的全體住院患者是否患有敗血癥,從而能夠?qū)疾≌哌M行早期治療。
根據(jù)《護理質(zhì)量雜志》上進行的一項研究,該工具還可以通過將結(jié)果直接自動傳送給醫(yī)生來節(jié)省護士的時間。
首席作者Penny Cooper,DHSc和位于弗吉尼亞州Fishersville的擁有255張床的Augusta Health的同事對記錄在10,700多次住院治療中的339個敗血癥病例進行了算法訓練。
他們使用案例定義了與敗血癥相關(guān)的六個變量,然后應用邏輯回歸對變量進行加權(quán),并設(shè)計了一個模型來識別有風險的住院病人。
根據(jù)研究摘要,該團隊的完整模型在0.857的曲線下獲得了一個面積,證明了該工具具有足夠的強度,可用于有癥狀患者的自動敗血癥診斷。
Cooper等人說:“敗血癥的早期識別仍然是遵守推薦的循證[實踐]藥物包的最大障礙。”寫?!巴ㄟ^使用人工智能功能,我們能夠篩查住院患者的100%,并將結(jié)果直接提供給護理人員,而無需護理人員的任何手動干預?!?/p>
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