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Un nouveau modèle d’IA révolutionne la prévision des escarres, sauvant ainsi des vies et des coûts

Dans cet article :

  • Un nouveau modèle d’IA prédit mieux les escarres que les méthodes existantes ; par conséquent, cela épargne à l'infirmière le temps supplémentaire investi dans la réparation des plaies, ainsi que le temps et l'argent de l'hôpital.
  • La recherche sur l’apprentissage automatique s’est également avérée capable d’ dent la prédisposition aux escarres, améliorant ainsi les soins et réduisant les disparités en matière de santé.
  • Une percée dans le domaine des soins de santé offre non seulement de meilleures chances de survivre à la mort, mais est également utilisée par le personnel médical comme outil de prévention des maladies.

L’ère de l’intelligence artificielle a ouvert les portes à différentes formes d’innovations et d’inventions dans différents domaines. Les soins de santé, par exemple, ont reçu un énorme coup de pouce grâce à la technologie. Les systèmes de santé du monde entier ont considérablement exploité la technologie pour sauver des vies et réduire considérablement les sommes d’argent impliquées dans le diagnostic et finalement dans le traitement du patient.

Les escarres, par exemple, sont une source constante de douleur et de coûts pour les patients aux États-Unis. Cette maladie, également connue sous le nom d'escarres, est principalement contractée à l'hôpital et, selon l'Agence américaine pour la recherche sur la qualité des soins de santé, a devenir la deuxième raison la plus courante de poursuites pour faute professionnelle médicale en Amérique. Les coûts engagés pour gérer les besoins aigus du patient en raison d'une escarre s'élèvent à plus de 26 milliards de dollars, ce qui, à tous points de vue, est un montant ahurissant.

Un modèle avancé d’évaluation des risques dévoilé

Les poursuites judiciaires, associées aux coûts, ont incité des chercheurs de la steem université Johns Hopkins et du centre médical universitaire de Cleveland à collaborer et à développer des techniques d'apprentissage automatique pour développer de nouveaux modèles de prévision des escarres. Le nouveau modèle d'évaluation des risques est devenu célèbre grâce à sa précision de prévision d'au moins 74 %, soit une augmentation de 20 % par rapport aux méthodes existantes. L'échelle de Braden, utilisée depuis les années 1980, est connue pour prendre beaucoup de temps et être éprouvante pour les infirmières au chevet des patients.

Le nouveau modèle, appelé analyse prédictive, offre une opportunité enviable d'alléger certaines des charges imposées aux infirmières et autres travailleurs de la santé en automatisant des activités telles que le processus d'évaluation des risques. Le modèle réduit également les coûts, principalement parce que le processus d'évaluation des risques peut prendre entre 5 et 15 minutes par patient, ce qui peut facilement représenter jusqu'à 250 heures de travail par jour dans un seul établissement de 500 lits. Cela pourrait se traduire par au moins 30 000 à 90 000 heures de travail par an.

Promouvoir l’équité en santé et de meilleurs résultats

Après avoir extrait les données d'au moins 35 000 patients hospitalisés sur cinq ans dans deux hôpitaux, les chercheurs ont pu analyser de manière exhaustive les risques au fil du temps. Les chercheurs ont ensuite déployé des pratiques d'apprentissage automatique telles que des forêts aléatoires et des réseaux de neurones pour connaître les changements et les risques d'un cas d'escarre et proposer le modèle final. Une telle entreprise représente un pas de géant dans la technologie médicale, alors que les chercheurs et les hôpitaux cherchent à maximiser la technologie de l’intelligence artificielle. L’utilisation de l’intelligence artificielle ouvre une porte à des possibilités dans le monde de la médecine, qui pourraient permettre aux hôpitaux et aux particuliers d’obtenir de meilleurs diagnostics et traitements pour des affections potentiellement mortelles telles que les escarres.  

Source originale : revue médicale britannique  

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Pluton
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