bu Ulusal Üniversite Sağlık Sistemi, hastane yataklarının kullanılabilirliğini iki hafta öncesine kadar tahmin edebilen yeni yapay zeka platformunun kapasitesini yakın zamanda sergiledi.
ENDEAVOR AI platformu, yeni nesil EMR’den (NGEMR) sistemi, birden çok yapay zeka öngörüsünü hesaplamak için.
Biri, NUHS kapsamında üç devlet hastanesine başvuran her hastanın tahmini kalış süresini tahmin edebilen birden fazla AI aracına ev sahipliği yapıyor. AI aracı bunu, hastaların geçmişlerini ve doktor notlarını gerçek zamanlı olarak saatte 30 defaya kadar okuyarak yapar. Ayrıca, bir hastanın hastanede kalma süresinin uzamasına katkıda bulunan faktörler hakkında klinik içgörüler sağlayabilir.
Bir basın açıklamasına göre, yapay zekanın doğruluğu son altı aydaki NGEMR verileri kullanılarak doğrulandı. Yatak kapasitesini ve hasta yerleşimini optimize etmek için hastane yatağı durumlarını iki hafta öncesine kadar tahmin edebildiği söyleniyor.
NEDEN ÖNEMLİ
Öngörü aracı, NUHS’nin artan yatak doluluk oranlarına ve acil servislerde artan yatak bekleme sürelerine yönelik çözümüdür. Doktorların sorunları önceden tahmin ederek erken müdahale etmelerini sağlar. Örneğin, son iki haftadır hastanede kalan hastaları işaretleyerek sağlık ekiplerinin tedaviyi değiştirmesine veya bir hastanın rehabilitasyon için bir devlet hastanesine erken naklini planlamasına izin verebilir.
Notları, hayati belirtileri ve diğer test raporlarını okuyabilen yapay zeka aracı, aynı zamanda kabul edilen bir hastanın kötüleşme riskini de tahmin edebilir.
NUHS, yapay zekanın bakım planları önerme yeteneğini daha da geliştirmeyi planlıyor. [can] bir hastanın hastalık seyrinin gidişatını değiştirmek.”
Bu arada ENDEAVOR AI, acil servis bekleme sürelerinin artması konusunda yöneticileri otomatik olarak uyarma yeteneğine de sahiptir ve insan gücü kaynaklarının erkenden etkinleştirilmesine olanak tanır. Kaynakların nasıl dağıtıldığına bağlı olarak bekleme süreleri 30 dakikadan saatlere indirilebilir.
BÜYÜK TREND
NUHS ayrıca, skolyoz röntgen değerlendirmesini iyileştirmek için bir görüntüleme yapay zeka modelini değerlendirme ve daha sonra devreye alma planını da açıkladı. Her yıl, Singapur’un skolyoz tarama programı aracılığıyla yaklaşık 7.000 röntgen filmi taranmaktadır. Doktorlar hala, zaman alan ve hatalara açık olabilen omurilik eğriliğinin derecesini manuel olarak ölçüyorlar. Sonuçların iletilmesi de zaman alabilir.
Skolyozun derecesini otomatik olarak ölçmek için yeni bir yapay zeka modeli tasarlanıyor ve doktorların taramaları yorumlama becerisi artıyor. İlk denemeler, yapay zeka modelinin raporlama süresini adil bir doğrulukla azalttığını, potansiyel olarak klinisyenlerin üretkenliğini artırmaya ve sonuçları, uzman sevklerini ve tedaviyi daha erken iletmeye yardımcı olduğunu buldu.
KAYITTA
“Sağlık hizmetleri uygulamalarını ve sonuçlarını iyileştirmek için yapay zekadan yararlanarak klinik pratisyenlerin daha hızlı, daha doğru teşhisler ve kesin tedaviler yapmasına olanak tanıyoruz. Günümüzde sağlık kurumları çok büyük miktarda veri topluyor ancak bu verilerin çoğu geriye dönük olarak analiz ediliyor. ENDEAVOR AI’daki teknoloji ile biz NUHS’de doçent ve CTO olan Ngiam Kee Yuan, “Artık verileri gerçek zamanlı olarak aktarabilir, anında eyleme geçirilebilir içgörüler üreten AI modellerini besleyebilir ve bu da daha iyi hasta sonuçlarıyla sonuçlanır” dedi.