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Neues KI-Modell revolutioniert die Vorhersage von Dekubitusschäden und rettet Leben und Kosten

TL;DR

  • Ein neues KI-Modell sagt Druckverletzungen besser voraus als bestehende Methoden; Daher erspart es der Krankenschwester die zusätzliche Zeit, die in die Wundheilung investiert wird, und spart dem Krankenhaus Zeit und Geld.
  • Die Forschung zum maschinellen Lernen hat sich auch als in der Lage erwiesen, die Prädisposition für Dekubitus dent , die Pflege zu verbessern und gesundheitliche Ungleichheiten zu verringern.
  • Ein Durchbruch in der Gesundheitsversorgung erhöht nicht nur die Überlebenschancen im Todesfall, sondern wird vom medizinischen Personal auch als Instrument zur Krankheitsprävention eingesetzt.

Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz hat Türen für verschiedene Formen von Innovationen und Erfindungen in verschiedenen Bereichen geöffnet. Das Gesundheitswesen zum Beispiel hat dank der Technologie einen enormen Aufschwung erfahren. Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt haben die Technologie erheblich genutzt, um Leben zu retten und den Kostenaufwand für die Diagnose und schließlich die Behandlung des Patienten erheblich zu senken.

Dekubitus beispielsweise ist für Patienten in den USA eine ständige Quelle von Schmerzen und Kosten. Die Erkrankung, die auch als Druckverletzung bekannt ist, wird hauptsächlich im Krankenhaus erworben, und das ist laut der US-Agentur für Gesundheitsforschung in Qualität auch der Fall sind zum zweithäufigsten Grund für Klagen wegen ärztlicher Kunstfehler in Amerika geworden. Die Kosten, die für die Bewältigung der akuten Bedürfnisse des Patienten aufgrund einer Dekubitusverletzung entstehen, belaufen sich auf über 26 Milliarden US-Dollar, was in jeder Hinsicht eine schwindelerregende Summe ist.

Erweitertes Risikobewertungsmodell vorgestellt

Die Rechtsstreitigkeiten in Verbindung mit den Kosten haben Forscher der steem Johns Hopkins University und des Cleveland Medical Center der Universitätskliniken dazu veranlasst, zusammenzuarbeiten und Techniken des maschinellen Lernens zu entwickeln, um neue Modelle zur Vorhersage von Dekubitusverletzungen zu entwickeln. Das neue Risikobewertungsmodell hat aufgrund seiner Vorhersagegenauigkeit von mindestens 74 % Berühmtheit erlangt, was einer Steigerung von 20 % gegenüber den bestehenden Methoden entspricht. Es ist bekannt, dass die Braden-Skala, die seit den 1980er Jahren verwendet wird, zeitaufwändig und anstrengend für das Pflegepersonal am Krankenbett ist.

Das neue Modell, das als prädiktive Analyse bezeichnet wird, bietet eine beneidenswerte Möglichkeit, durch die Automatisierung von Aktivitäten wie dem Risikobewertungsprozess einige der Belastungen für Krankenpfleger und andere Mitarbeiter im Gesundheitswesen zu verringern. Das Modell reduziert auch die Kosten, vor allem weil der Risikobewertungsprozess zwischen 5 und 15 Minuten pro Patient dauern kann, was in einer einzelnen Einrichtung mit 500 Betten leicht bis zu 250 Arbeitsstunden pro Tag betragen kann. Dies könnte mindestens 30.000 bis 90.000 Arbeitsstunden pro Jahr bedeuten.

Förderung gesundheitlicher Chancengleichheit und verbesserter Ergebnisse

Durch die Auswertung der Daten von mindestens 35.000 Patienten, die über einen Zeitraum von fünf Jahren in zwei Krankenhäusern stationär behandelt wurden, konnten die Forscher das Risiko im Zeitverlauf umfassend analysieren. Anschließend setzten die Forscher Methoden des maschinellen Lernens wie Random Forests und neuronale Netze ein, um Veränderungen und Risiken eines Dekubitusfalls zu ermitteln und das endgültige Modell zu erstellen. Ein solches Unterfangen stellt einen riesigen Sprung in der Medizintechnik dar, da Forscher und Krankenhäuser versuchen, die Technologie der künstlichen Intelligenz zu maximieren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz eröffnet der Welt der Medizin neue Möglichkeiten, die dazu führen könnten, dass Krankenhäuser und Einzelpersonen bessere Diagnosen und Behandlungen für lebensbedrohliche Krankheiten wie Druckverletzungen erhalten.  

Originalquelle: Britische medizinische Fachzeitschrift  

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Brenda Kanana

Brenda Kanana ist eine versierte und leidenschaftliche Autorin, die sich auf die faszinierende Welt der Kryptowährungen, Blockchain, NFT und künstliche Intelligenz (KI) spezialisiert hat. Mit einem profunden Verständnis der Blockchain-Technologie und ihrer Auswirkungen widmet sie sich der Entmystifizierung komplexer Konzepte und der Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse für die Leser.

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