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人工智能 (AI) 能否帮助减少医院死亡人数？加拿大医学会杂志上发表的新研究发现，基于人工智能的系统能够通过识别健康状况恶化高风险的住院患者来降低意外死亡的风险。
住院患者的病情迅速恶化是主要原因意外进入重症监护病房 (ICU)。之前的研究曾尝试使用技术来识别这些患者，但关于应用预测工具帮助处于最高风险的弱势患者的证据不一。
来自 Unity Health Toronto、ICES 和多伦多大学的研究人员研究了 CHARTWatch 的有效性，这是一种基于人工智能的预警系统，经过 3 年的开发和测试，用于圣迈克尔医院普通内科 (GIM) 病房。
该研究包括 13,649 名年龄为 5580 岁的患者入院 GIM（干预前 9,626 人，4,023 使用 CHARTWatch），8,470 人入未使用 CHARTWatch 的亚专业单位。在长达 19 个月的干预期间，GIM 中有 482 名患者成为高风险患者，而在长达 43 个月的干预前期间，有 1,656 名患者成为高风险患者。CHARTWatch 组的非姑息性死亡人数少于干预前组（1.6% 对 2.1%）。
“随着人工智能工具越来越多地应用于医学，对它们进行评估非常重要主要作者 Amol Verma 博士说，他是多伦多联合健康中心圣迈克尔医院的临床医生科学家，也是多伦多大学人工智能研究和医学教育的 Temerty 教授。安大略省。“我们的研究结果表明，基于人工智能的早期预警系统有望减少医院中的意外死亡。”
定期沟通有助于减少死亡，因为 CHARTWatch 向临床医生提供实时警报、每天向护理团队发送两次电子邮件，以及每天发送给姑息治疗团队的电子邮件。该团队还为高危患者创建了一条护理途径，加强护士监测，加强护士和医生之间的沟通，并提示鼓励医生重新评估患者。
“最终，这项研究展示了人工智能系统如何可以支持护士和医生提供高质量的护理，”Verma 博士说。
作者希望像 CHARTWatch 这样的人工智能解决方案能够改善患者健康并避免过早死亡。
”这项重要的研究评估了与整个人工智能解决方案的复杂部署相关的结果，这对于了解这项有前景的技术对现实世界的影响至关重要。”合著者、数据科学和高级分析副总裁 Muhammad Mamdani 博士说道。多伦多大学Temerty医学院人工智能研究与教育中心主任他们服务。Unity Health Toronto 是一个合作领导者，已经通过与更多合作伙伴的创新合作来帮助传播我们的人工智能工具。”
第二篇文章简要介绍了医生如果考虑在医疗领域使用人工智能抄写员应该了解哪些内容。临床实践，包括获得患者同意、审查人工智能生成的错误注释以及确保软件符合当地隐私立法的重要性。
更多信息：基于机器学习的患者早期预警系统的临床评估恶化，加拿大医学会杂志（2024）：10.1503/cmaj.240132
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