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)的財務負擔。

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后進行建模。

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

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

IT系數(shù)據(jù)科學和AI教授項目負責人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)療風險預測并提高患者醫(yī)療質(zhì)量。”

“通過檢查這些復雜的數(shù)據(jù)集，我們開發(fā)的機器學習算法可以對醫(yī)療風險做出預測，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的胃腸病學家，醫(yī)學，護理和健康科學學院的高級講師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，以幫助預測患者的再入院率。