AI 측정으로 퇴원 예측

Apr 01, 2023

2023년 5월 8일

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작성자: Lee Gaskin, 애들레이드 대학교

애들레이드 대학, 퀸엘리자베스 병원, HI(Health and Information) 공동 연구자들의 연구 결과인 애들레이드 점수(Adelaide Score)는 기계 학습 성능을 조사한 광범위한 연구에 따라 올해 말 남호주 병원에서 테스트될 수 있습니다. 알고리즘.

Joshua Kovoor 박사, Ph.D. 애들레이드 대학과 퀸엘리자베스 병원의 외과 분야 후보자는 이번 연구에서 남호주 일반외과 환자 약 9,000명의 입원 기록을 분석했다고 말했습니다.

머신러닝 알고리즘은 12시간과 24시간 내 일반외과 환자의 퇴원을 80% 이상의 정확도로 정확하게 예측했다.

Kovoor 박사는 "현재 호주 의료 시스템 내에서 환자 퇴원을 실시간으로 정확하게 예측하는 도구는 없습니다."라고 말했습니다.

"우리는 애들레이드 점수가 의사, 간호사, 그리고 가장 중요하게는 환자와 가족을 포함하여 의료 시스템의 모든 사람을 위한 수술 후 퇴원 계획을 합리화하고 단순화할 수 있기를 바랍니다.

"애들레이드 점수에는 인공 지능 알고리즘이 포함됩니다. 적절한 훈련을 통해 더 많이 사용할수록 환자 퇴원 시간을 예측하는 데 더 정확해질 것입니다."

Kovoor 박사는 이 연구가 수만 개의 병동 메모 타이밍을 참조했으며 활력 징후와 혈액 검사 데이터를 포함한 입력을 포함했다고 말했습니다.

"애들레이드 점수는 객관적인 입력을 사용하기 때문에 전 세계 모든 병원에서 구현될 수 있으며 잠재적으로 엄청난 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다"라고 Kovoor 박사는 말했습니다.

"언젠가 애들레이드 점수는 환자의 전자 의료 기록에 통합되거나 앱을 통해 액세스될 수 있습니다.

"우리는 애들레이드 점수가 향후 10년 내에 모든 호주 병원의 중심이 되기를 바랍니다."

애들레이드 대학교 의과대학 외과 분야 책임자이자 퀸 엘리자베스 병원의 간담도 외과 의사인 Guy Maddern 교수는 이 프로젝트의 목표는 기존 데이터를 활용하고 환자 치료에 대한 이점을 극대화하는 것이라고 말했습니다.

Maddern 교수는 "이 프로젝트는 남호주뿐만 아니라 전 세계 병원의 병상 수용 능력을 파악하는 데 도움이 되는 판도를 바꾸는 잠재력을 가지고 있습니다"라고 말했습니다.

"모든 곳의 의료 시스템은 수요를 충족해야 한다는 압력을 받고 있으며, 이는 애들레이드 점수와 같은 계획을 더욱 중요하게 만듭니다."