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AI ツールは、退院後にどの患者が継続的なケアを必要とするかを予測するのに役立ちます

あ人工知能(AI)ツールは、退院後にどの患者が熟練した看護施設を必要とするかを正確に予測したことが、新しい研究で明らかになった。 ニューヨーク大学ランゴン・ヘルスの研究者らが主導したこの研究は、これらの患者を迅速に特定することで、病院が複雑なケアを早期に計画し、患者が医学的に退院する準備ができているのに安全な場所がないというストレスの多い状況を回避できることを示唆している、と研究著者らは述べている。 最近オンラインで公開された 自然-家族日記 npj ヘルス システムこの研究では、AI が生成した短い医師のノートの要約を使用したモデルの方が、元の長い医師のノートを使用したモデルよりも正確であることがわかりました。この新しい方法では、1 つの AI ツールを使用して、患者の入院時に医師がとったメモから主要な危険因子を要約し、2 つ目の AI コンポーネントを使用して、入院患者の入院終了に伴う熟練した看護の必要性を 88% の精度で予測します。 「私たちの 2 段階のアプローチは、素早く注意深く読む人のように機能し、複雑な医療記録を退院計画に最も重要なことを簡単にまとめたものに変えます」と上級研究著者は述べています。 インダロン・アフィニャナフォンス医学博士、ニューヨーク大学ランゴーン校のオペレーショナルデータサイエンスと機械学習のディレクター、および学部の研究教授 人口の健康 そして ニューヨーク大学グロスマン医科大学の医学。 この研究は、病気や手術から回復中の患者に短期の集中治療とリハビリテーションのサービスを提供する、熟練した看護施設に焦点を当てています。研究著者らによると、ニューヨーク大学ランゴン大学の患者の約 15 パーセントが熟練した看護施設に退院しています。 AI 手法の仕組み 研究チームは、ニューヨーク大学ランゴン大学の一般診療サービスに入院している患者 4,000 人の電子医療記録を分析しました。彼らは、患者の健康状態、機能的能力、社会的状況に関するデータを含む「病歴と身体的」入院記録に焦点を当てました。 最後に、研究者らは 9 つの異なる AI モデルをテストして、どれが患者の退院先を最もよく予測できるかを確認しました。彼らは、完全な生のノートを使用したモデルのパフォーマンスを、元のノートより 94% 短いモデルのスナップショットと比較しました。研究者らによると、元のほぼすべてのフルレングスのノートは長すぎて…

AI ツールは、退院後にどの患者が継続的なケアを必要とするかを予測するのに役立ちます

人工知能(AI)ツールは、退院後にどの患者が熟練した看護施設を必要とするかを正確に予測したことが、新しい研究で明らかになった。

ニューヨーク大学ランゴン・ヘルスの研究者らが主導したこの研究は、これらの患者を迅速に特定することで、病院が複雑なケアを早期に計画し、患者が医学的に退院する準備ができているのに安全な場所がないというストレスの多い状況を回避できることを示唆している、と研究著者らは述べている。

最近オンラインで公開された 自然-家族日記 npj ヘルス システムこの研究では、AI が生成した短い医師のノートの要約を使用したモデルの方が、元の長い医師のノートを使用したモデルよりも正確であることがわかりました。この新しい方法では、1 つの AI ツールを使用して、患者の入院時に医師がとったメモから主要な危険因子を要約し、2 つ目の AI コンポーネントを使用して、入院患者の入院終了に伴う熟練した看護の必要性を 88% の精度で予測します。

「私たちの 2 段階のアプローチは、素早く注意深く読む人のように機能し、複雑な医療記録を退院計画に最も重要なことを簡単にまとめたものに変えます」と上級研究著者は述べています。 インダロン・アフィニャナフォンス医学博士、ニューヨーク大学ランゴーン校のオペレーショナルデータサイエンスと機械学習のディレクター、および学部の研究教授 人口の健康 そして ニューヨーク大学グロスマン医科大学の医学

この研究は、病気や手術から回復中の患者に短期の集中治療とリハビリテーションのサービスを提供する、熟練した看護施設に焦点を当てています。研究著者らによると、ニューヨーク大学ランゴン大学の患者の約 15 パーセントが熟練した看護施設に退院しています。

AI 手法の仕組み

研究チームは、ニューヨーク大学ランゴン大学の一般診療サービスに入院している患者 4,000 人の電子医療記録を分析しました。彼らは、患者の健康状態、機能的能力、社会的状況に関するデータを含む「病歴と身体的」入院記録に焦点を当てました。

最後に、研究者らは 9 つの異なる AI モデルをテストして、どれが患者の退院先を最もよく予測できるかを確認しました。彼らは、完全な生のノートを使用したモデルのパフォーマンスを、元のノートより 94% 短いモデルのスナップショットと比較しました。研究者らによると、元のほぼすべてのフルレングスのノートは長すぎて AI モデルが処理できないため、これは重要でした。

AI の推論が適切であることを確認するために、研究者らは人間の専門家とともにその出力をテストしました。看護師のケースマネージャーがモデルの予測を見ずに AI が生成した要約をレビューしたところ、彼らの評価は AI のリスクスコアと強く一致しました。実際、モデルのリスクスコアが高い場合、看護師が独自に患者に熟練した看護が必要であるとフラグを立てる可能性が 13.5 倍高くなります。

「私たちの次のステップは、このモデルを実際の臨床現場でテストして、私たちのケアチームがすべての患者に対してより効果的に退院計画を立てるのに役立つかどうかを確認することです」と、筆頭著者で医学部の臨床助教授であるウィリアム R. スモール医学博士は述べています。 「また、システムが公平かつ安全であることを確認し、患者ケアの向上に役立つよう、システムを監視していきます。」

スモール博士とアフィニャナフォンス博士とともに、ニューヨーク大学の研究著者はライアン・クロウリー氏でした。ケビン・P・イートン医学博士。ラベンダー・ヤオ・ジャン、エリック・K・オールマン医学博士。 MCIT 医療情報学部の Chloe Pariente と Jeff Zhang も同様です。この研究は、国立衛生研究所の助成金 3UL1TR001445-05 および国立科学財団賞 1928614、2129076、および 1922658 によって支援されました。

ニューヨーク大学ランゴンヘルスについて

NYU Langone Health は完全に統合された医療システムであり、品質を重視することで一貫して最良の患者転帰を達成し、その結果、全米で最も低い死亡率を実現しています。 Vizient Inc. は、ニューヨーク大学ランゴン大学を全米 118 の総合学術医療センターの中で 4 年連続で第 1 位にランク付けしました。 米国のニュース&ワールドレポート は最近、4つの臨床専門分野で全米第1位にランクされました。ニューヨーク大学ランゴン校は、ニューヨーク地域とフロリダにある 7 か所の入院施設、パールマッターがんセンター、および 320 以上の外来施設で、1 つの高水準の治療による包括的な医療サービスを提供しています。このシステムには、マンハッタンとロングアイランドにある 2 つの授業料無料の医学部と、大規模な研究事業も含まれています。

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電話: 212-404-3500
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執筆者について: nipponese

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