По меньшей мере 100 трастов NHS в Англии должны начать использовать программное обеспечение с машинным обучением для прогнозирования количества пациентов, которые, как ожидается, будут госпитализированы в отделения неотложной и неотложной помощи каждый день.
Инструмент, созданный британским стартапом факультета, призван помочь менеджерам выяснить, как лучше всего распределять персонал и ресурсы во время прогнозируемых всплесков, до трех недель вперед.
«Улучшая прогнозирование потребностей пациентов, мы помогаем персоналу решать проблемы с лечением, показывая им, кто должен быть госпитализирован, каковы их потребности и какой персонал необходим для их лечения», — Майлс Кирби, директор отдела здравоохранения и наук о жизни на факультете. , говорится в заявлении для Регистр.
Говорят, что программное обеспечение предоставляет подробные прогнозы, оценивая количество и возраст людей, которых оно ожидает прибыть в отделение неотложной помощи. Угадывание возраста людей позволяет NHS подготовить высвобождение коек в разных отделениях для ухода за детьми в педиатрических отделениях или обеспечить лучшую поддержку пожилых пациентов, когда ожидается, что количество госпитализаций в отделения неотложной помощи будет высоким. Когда прогнозируется, что они будут низкими, инструмент может помочь NHS лучше справляться с отставанием в плановых операциях или других типах неэкстренных процедур.
Факультет подготовил свою модель на данных о госпитализации и учитывает внешние факторы, такие как государственные праздники и развитие пандемии COVID-19. Стартап заявил, что также планирует использовать другие источники данных, влияющие на прогнозы A&E, такие как погода. Нам сказали, что он был опробован в девяти трастах NHS и будет развернут еще как минимум в 100.
Об этом заявил национальный медицинский директор NHS England Стивен Поуис. Регистр Инструмент ИИ поможет улучшить уход за пациентами в трудные времена, когда больницы перегружены продолжающейся пандемией COVID-19.
«Персонал NHS был неудержим в своих усилиях в течение двух беспрецедентных лет, — сказал он, — леча более 600 000 пациентов с COVID в больницах, сделав более 118 миллионов жизненно важных прививок, управляя большим количеством прибывающих в отделение неотложной помощи, продолжая при этом обеспечить обычный уход».
«Давление остается высоким, — продолжил Поуис, — но сотрудники полны решимости решить проблемы с COVID-19, которые неизбежно накапливались на протяжении всей пандемии, и, хотя это не может произойти в одночасье, используя новые технологии, такие как инструмент прогнозирования неотложной помощи, для точного прогнозирования уровней активности. и высвобождение персонала, пространства и ресурсов будет иметь ключевое значение для оказания помощи в проведении более важных тестов, проверок и процедур для пациентов».
Факультет также помог создать Систему раннего предупреждения о COVID-19, еще один инструмент на основе машинного обучения, который предсказывал госпитализацию и количество коек, необходимых для пациентов, на три недели вперед. Система проанализировала количество положительных случаев COVID-19 и звонков на неэкстренный номер 111, чтобы сделать свои прогнозы. Сейчас его используют 1000 практикующих врачей в NHS.
Регистр попросил комментарий у факультета. ®
