UVA Health建议减少入选国家AI竞赛的住院人数

在300份申请中,选择了25份UVA Health提案以减少医院的再入院,这是一项全国竞赛,旨在寻求有关人工智能如何改善医疗保健的想法。

UVA Health数据科学团队将与包括IBM和Mayo Clinic在内的组织的提案在首届Medicare和Medicaid Services人工智能健康成果挑战赛中竞争。UVA的项目不仅试图预测哪些患者有再次入院的风险,而且还建议制定个性化计划以防止再次入院。

预测并防止再次入学

由UVA健康数据科学小组制定该建议的分析发现,在出院30天内,UVA的3%的患者占再入院的30%。大多数回医院就诊都是在首次入院后的12个月内发生的,因此能够预测哪些患者有再次入院的风险至关重要。

一项挑战是,并非所有重新录取都可以被阻止。公开发表的研究估计,出院30天内再入院的不到三分之一实际上是可以预防的。例如,老年患者再次入院的风险较高,但是对于患者变老,无能为力。

基于对保险索赔和电子病历数据的分析-并基于他们已经完成的减少再入院的工作-UVA Health团队确定了一些可以解决的风险因素。

例如,患者可能没有充分利用预防保健的选择,可能患有慢性疾病,例如糖尿病,或者由于医疗方面的文盲或其他因素而无法有效地对其进行管理。病人再次入院的风险也可能因他们来医院的原因而异。例如,癌症患者来医院进行常规化学疗法的风险要低于同一位患者因髋部骨折而住院的风险。

但是,该模型并不仅限于识别多次入院风险增加的患者。UVA Health高级数据科学家Bommae Kim博士说:“我们建议的核心思想是建议可能的干预措施。”“例如,患者可能患有痴呆症,无法自理。因此,我们可能会与护理人员讨论不同的护理选择,或帮助寻找其他资源来帮助患者。”

完善他们的工作

UVA健康团队必须在2020年2月之前将更新后的提案提交给CMS。明年晚些时候,他们将了解他们是否被选为7个决赛入围者之一,角逐100万美元的大奖。但是,已经证明了在过去五年中利用团队的努力将AI整合到患者护理中的机会非常宝贵。

UVA Health数据科学总监Jonathan Michel表示:“将建议汇总在一起将帮助我们加快工作,以改善对患者的护理。”