Новая модель искусственного интеллекта совершает революцию в прогнозировании пролежней, спасая жизни и сокращая расходы

Эпоха искусственного интеллекта открыла двери для различных форм инноваций и изобретений, охватывающих самые разные области. Здравоохранение, например, получило огромный импульс благодаря технологиям. Системы здравоохранения во всем мире в значительной степени используют технологии для спасения жизней и существенного сокращения затрат на диагностику и, в конечном итоге, лечение пациентов.

Например, пролежни являются постоянной причиной боли и дополнительных расходов для пациентов в США. Это состояние, также известное как пролежневые травмы, в основном приобретается в больнице и, по данным Агентства по исследованиям качества здравоохранения США, стало второй по распространенности причиной исков о врачебной халатности в Америке. Затраты на лечение острых состояний, вызванных пролежнями, превышают 26 миллиардов долларов, что по всем показателям является ошеломляющей суммой.

Представлена ​​усовершенствованная модель оценки рисков

Судебные разбирательства, а вместе с ними и затраты, побудили исследователей изsteemУниверситета Джонса Хопкинса и Медицинского центра Университетских больниц Кливленда к сотрудничеству и разработке методов машинного обучения для создания новых моделей прогнозирования пролежней. Новая модель оценки риска получила известность благодаря своей точности прогнозирования, которая увеличилась как минимум на 74%, что на 20% больше, чем у существующих методов. Шкала Брейдена, используемая с 1980-х годов, известна своей трудоемкостью и утомительностью для медсестер у постели больного.

Новая модель, называемая прогностическим анализом, предоставляет завидную возможность снизить нагрузку на медсестер и других медицинских работников за счет автоматизации таких процессов, как оценка рисков. Модель также снижает затраты, главным образом потому, что процесс оценки рисков может занимать от 5 до 15 минут на одного пациента, что в медицинском учреждении на 500 коек может легко составлять до 250 трудочасов в день. Это может означать как минимум 30 000–90 000 трудочасов в год.

Содействие обеспечению равенства в сфере здравоохранения и улучшению результатов лечения

Проанализировав данные как минимум 35 000 пациентов, госпитализированных в течение пяти лет в двух больницах, исследователи смогли всесторонне проанализировать динамику рисков. Затем они применили методы машинного обучения, такие как случайные леса и нейронные сети, чтобы выявить изменения и риски, связанные с пролежнями, и создать окончательную модель. Такое начинание представляет собой гигантский скачок в медицинских технологиях, поскольку исследователи и больницы стремятся максимально использовать технологии искусственного интеллекта. Использование искусственного интеллекта открывает двери в мире медицины, что может позволить больницам и отдельным лицам получать более качественную диагностику и лечение опасных для жизни заболеваний, таких как пролежни. 

Оригинальный источник: Британский медицинский журнал