調(diào)查發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)可減少住院人數(shù)

莫納什大學(xué)的研究人員正在使用人工智能(AI)來更好地了解再次住院的原因，從而改善健康狀況并減輕衛(wèi)生系統(tǒng)的財務(wù)負擔(dān)。

在澳大利亞同類研究中規(guī)模最大的一項研究中，研究人員運用人工智能技術(shù)檢查了10年的患者病歷，查看了14,000條病歷，并檢查了超過327,000例再次住院的詳細信息。

他們現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)了一種預(yù)測模型，可以對兩個患者隊列(慢性肝病和心力衰竭)實現(xiàn)最先進的預(yù)測準確性。

這項研究的結(jié)果可以幫助健康專家對未來其他疾病的長期預(yù)后進行建模。

該研究是信息技術(shù)學(xué)院(IT)與醫(yī)學(xué)，護理與健康科學(xué)學(xué)院之間的聯(lián)合合作，特別是通過臨床科學(xué)學(xué)院和莫納什健康學(xué)院進行的。

Wray Buntine教授，高級講師Li Yuan-Fang博士，講師Wang Teresa博士，博士生Bhagya Hettige和胃腸病學(xué)家Suong Thi Thanh Le博士在莫納什醫(yī)學(xué)工程學(xué)院(MIME)的支持下著手了這項研究項目。

IT系數(shù)據(jù)科學(xué)和AI教授項目負責(zé)人Wray Buntine說，醫(yī)療保健從業(yè)人員和患者對提高護理質(zhì)量和降低醫(yī)院成本的需求日益增長。

Buntine教授說：“這項研究利用了豐富的臨床患者數(shù)據(jù)來源，可以推斷出醫(yī)療風(fēng)險預(yù)測并提高患者醫(yī)療質(zhì)量。”

“通過檢查這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，我們開發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法可以對醫(yī)療風(fēng)險做出預(yù)測，例如確定患者是否以及何時重新入院，以及是否可以避免這種情況。”

Monash Health的胃腸病學(xué)家，醫(yī)學(xué)，護理和健康科學(xué)學(xué)院的高級講師Suong Thi Thanh Le博士解釋說，高再入院率是澳大利亞公認的問題。

慢性病占澳大利亞疾病負擔(dān)的70%，并且醫(yī)療保健利用率很高。準確識別有可能再次出現(xiàn)慢性肝病或心力衰竭的患者的能力可能使我們能夠及時采取干預(yù)措施，以防止住院，從而改善患者的病情并為可持續(xù)的醫(yī)療體系做出貢獻。”

該研究項目的初步結(jié)果將于8月在第24屆歐洲人工智能大會(ECAI 2020)上發(fā)布。該項目預(yù)計將在2021年完成，這項研究的結(jié)果將在現(xiàn)實世界的醫(yī)院環(huán)境中得到進一步驗證，以幫助預(yù)測患者的再入院率。