マウントサイナイ医療システムによる複数の病院を対象とした画期的な研究により、AI が入院を数時間前に予測できることが明らかになり、救急部門における患者ケアと効率性の向上が期待されます。
マウントサイナイ・ヘルスシステムが実施した最近の研究で、人工知能（AI）が救急部門（ED）チームによる入院が必要な患者の予測精度向上に役立つことが明らかになりました。AIモデルは、従来の方法よりも数時間早くこの成果を達成し、患者ケアを大幅に改善し、過密状態や「ボーディング（入院患者がベッド不足のために救急部門に留まる状況）」を軽減しました。
この先駆的な研究は、 公表 メイヨークリニック紀要：デジタルヘルス誌に掲載されたこの研究は、救急現場での AI に関するこれまでで最も広範な評価の 1 つとなります。
この研究には500つの病院の救急科看護師1人以上が参加し、XNUMX万回以上の患者の診察データを分析して機械学習モデルをトレーニングしました。
「救急外来の過密状態と待機は国家的な危機となり、患者の転帰から財務状況まであらゆる面に影響を与えています。航空会社やホテルなどの業界は、予約状況に基づいて需要を予測し、計画を立てています。しかし、救急外来には予約がありません。航空会社やホテルが予約をせず、過去の傾向のみに基づいて予測と計画を立てているところを想像できますか？ 医療の世界へようこそ」と、マウントサイナイ・ヘルスシステムの看護・救急サービス担当副社長で、本論文の筆頭著者であるジョナサン・ノーバー氏はニュースリリースで述べています。
「私たちの目標は、AIと看護師からの情報を組み合わせることで、入院計画、いわば予約手続きを迅速化できるかどうかを検証することでした。私たちは、入院ニーズをオーダー前に予測するツールを開発しました。このツールは、病院の患者フロー管理を根本的に改善し、より良い結果につながる洞察を提供します」と彼は付け加えました。
この研究では、マウントサイナイの都市部および郊外の病院における約50,000万人の患者の診察を評価し、AIモデルがこれらの多様な状況において一貫して優れたパフォーマンスを発揮することを示しました。驚くべきことに、人間と機械による予測を組み合わせても精度は大幅に向上せず、AIシステム単独でも強力な予測ツールであることが示されました。
「理論上だけでなく、医療の最前線における意思決定を実際に支援できるモデルを設計したかったのです」と、マウントサイナイ・アイカーン医科大学ウィンドライク人工知能・人間健康部門生成AIチーフの共同責任上級著者であるエヤル・クラン氏は付け加えた。「100万件以上の患者の診察でアルゴリズムを訓練することで、従来の方法よりも早く入院を予測するのに役立つ有意義なパターンを捉えることを目指しました。このアプローチの強みは、複雑なデータを臨床チームにとってタイムリーで実用的な洞察に変換できることです。これにより、チームはロジスティクスへの負担を軽減し、人間にしか提供できない、よりパーソナルで思いやりのあるケアを提供することに集中できるようになります。」
パイロット研究は2か月間の期間と1つの医療システム内に限られていたが、研究チームはこれらの発見がさらなる実際の臨床試験のきっかけとなることを期待している。
次の段階では、AI モデルをリアルタイムのワークフローに統合し、搭乗時間の短縮、患者の流れの改善、運用効率などの成果を監視します。
「AIが複雑な予測を単独で行えることを目の当たりにし、大変勇気づけられました。しかし、同様に重要なのは、この研究が看護師の重要な役割を浮き彫りにしていることです。500人以上が直接参加し、人間の専門知識と機械学習が連携してケアの提供を再構築できることを実証しています」と、マウントサイナイ・ヘルスシステムの最高デジタルトランスフォーメーション責任者であり、共同責任上級著者でもあるロビー・フリーマン氏は付け加えました。「このツールは臨床医に代わるものではなく、臨床医を支援するものです。入院を早期に予測することで、ケアチームは計画、調整、そして最終的にはより質の高い、より思いやりのあるケアを提供するために必要な時間を確保できます。AIが未来的なアイデアではなく、日々ケアを提供する人々によって形作られる、実用的で現実的なソリューションとして登場してくるのを見るのは、大変刺激的です。」
出典： マウント・シナイ