Исследование показало, что ИИ может помочь улучшить решения о поступлении в отделение скорой помощи

Важные новости

ИИ может помочь улучшить прием в отделения неотложной помощи решения, результаты исследования» /></p>
<p> Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain </p>
<p>Генеративный искусственный интеллект (ИИ), такой как GPT-4, может помочь предсказать, нужно ли даже госпитализировать пациента из отделения неотложной помощи По словам исследователей из Медицинской школы Икана на горе Синай, с минимальной подготовкой на ограниченном количестве записей.</p>
<p>Подробности исследования были опубликованы в онлайн-выпуске <i>Journal of Американская ассоциация медицинской информатики</i> в статье под названием «Оценка точности современной модели большого языка для прогнозирования госпитализаций из отделения неотложной помощи».</p>
<p>В ретроспективном исследовании исследователи проанализировали записи из семи больниц системы здравоохранения Mount Sinai, используя как структурированные данные, такие как показатели жизнедеятельности, так и неструктурированные данные, такие как записи сортировки медсестер, из более чем 864 000 посещений отделений неотложной помощи, исключая при этом идентифицируемые данные пациентов. Из этих посещений 159 857 (18,5%) привели к госпитализации пациента.</p>
<p>Исследователи сравнили GPT-4 с традиционными моделями машинного обучения, такими как Bio-Clinical-BERT для текста и XGBoost для структурировали данные в различных сценариях, оценивая их эффективность для прогнозирования госпитализаций самостоятельно и в сочетании с традиционными методами.</p>
<p>«Мы были мотивированы необходимостью проверить, может ли генеративный ИИ, в частности большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, улучшить нашу способность прогнозировать поступления в учреждения с большим объемом операций, такие как отделение неотложной помощи», — говорит состарший автор Эяль. Кланг, доктор медицинских наук, директор программы исследований генеративного искусственного интеллекта в отделе цифровой медицины, управляемой данными (D3M), в Икан-Маунт-Синай.</p>
<p>«Наша цель — улучшить процесс принятия клинических решений с помощью этой технологии. Мы были удивлены тем, насколько хорошо GPT-4 адаптировался к условиям отделения неотложной помощи и предоставил обоснование своих решений. Эта способность объяснять ее обоснование отличает ее от традиционных моделей и открывает новые возможности. новые возможности для использования ИИ в принятии медицинских решений».</p>
<p>В то время как традиционные модели машинного обучения используют миллионы записей для обучения, студенты-магистры могут эффективно учиться всего на нескольких примерах. Более того, по мнению исследователей, LLM могут включать в себя традиционные прогнозы машинного обучения, повышая производительность.</p>
<p>«Наше исследование показывает, что ИИ вскоре сможет помогать врачам в отделениях неотложной помощи, принимая быстрые и обоснованные решения о госпитализации пациентов. Эта работа открывает двери для дальнейших инноваций в сфере ИИ в здравоохранении, поощряя разработку моделей, которые могут рассуждать и учиться на основе ограниченных данных». как это делают эксперты-люди», — говорит со-старший автор Гириш Н. Надкарни, доктор медицинских наук, магистр здравоохранения, Ирен и д-р Артур М. Фишберг, профессор медицины в Икан-Маунт-Синай, директор Института персонализированной медицины Чарльза Бронфмана и руководитель системы Д3М.</p>
<p>«Однако, хотя результаты обнадеживают, технология по-прежнему играет вспомогательную роль, улучшая процесс принятия решений, предоставляя дополнительную информацию, не беря на себя человеческий компонент здравоохранения, который остается критически важным».</p>
<p >Исследовательская группа изучает способы применения больших языковых моделей в системах здравоохранения с целью гармоничной интеграции их с традиционными методами машинного обучения для решения сложных задач и принятия решений в клинических условиях в реальном времени.</p>
<p > «Наше исследование показывает, как LLM могут быть интегрированы в деятельность здравоохранения. Способность быстро обучать LLM подчеркивает их потенциал предоставления ценной информации даже в таких сложных средах, как здравоохранение», — говорит Брендан Карр, доктор медицинских наук, магистр искусств, магистр наук, научный сотрудник. -автор и врач отделения неотложной помощи, главный исполнительный директор системы здравоохранения Mount Sinai.</p>
<p>«Наше исследование закладывает основу для дальнейших исследований по интеграции ИИ в здравоохранение во многих областях диагностики, лечения, эксплуатации, и административные задачи, требующие постоянной оптимизации».</p>
<p><strong>Дополнительная информация:</strong> Бенджамин Гликсберг и др., Оценка точности современного крупного языковая модель для прогнозирования госпитализаций в отделения неотложной помощи, <i>Журнал американской медицинской информатики</i> (2024 г.). DOI: 10.1093/jamia/ocae103 </p>
<p><strong>Информация журнала:</strong> Журнал Американской ассоциации медицинской информатики. Предоставлено больницей Маунт-Синай.</p>
</div></div><div class=

Новости сегодня

Последние новости