摘要
科学家、外科医生、麻醉医生和信息学专家为每个外科专业和个体外科医生创建了机器学习模型，以改进这些技术。
科学家、外科医生、麻醉医生和信息学专家为每个外科专业和单个外科医生创建了机器学习模型，以提高对手术病例持续时间的预测。
手术室是一种宝贵的资源。它们可能占医院收入的50%，每分钟的成本高达80美元。但计算出手术所需的时间是每家医院都面临的挑战。
"或调度是一个50亿美元的问题。为了优化OR，你必须回答一个基本的问题:每次手术需要多长时间?“利用率不足意味着接受手术治疗的病人更少，医院的产能过剩。过度使用导致取消业务和加班费。”
他们的研究，“提高手术室效率:一种预测病例持续时间的机器学习方法”，发表在7月18日的《美国外科医生学会杂志》上。
研究人员收集了92名外科医生四年来进行的45000多例手术的数据。他们的外科专用模型能够将准确率从30%(基于外科医生的估计)提高到40%。在前三分之一的外科医生中，准确率提高到50%以上。
随着更多的数据输入，该模型将随着时间的推移而改进，华盛顿大学医学院普外科首席住院医师Matthew Bartek指出。
"如果我们能改善数据，我们就能瞄准更准确的估计，" Bartek说。“这只是第一步。”
为了做出他们的估计，研究人员从病人、手术类型、手术人员和手术计划信息的多个电子病历中收集数据。仅使用术前数据。
在所有采集的数据中，外科医生之间的差异最大。
“每个外科医生对手术都有自己独特的方法，这些数据证实了这一点，”资深作者巴拉·奈尔(Bala Nair)说。
他说:“这项工作通过应用现代数据科学方法来改进手术，将手术室带入21世纪。”
多年来，手术室一直依赖于外科医生对手术时间的估计。但是外科医生通常大大低估了手术时间。
朗说，华盛顿大学医疗系统的两家医院在复杂手术方面的医疗保险病例综合指数(Medicare Case Mix Index)排名很高。UW医疗中心排名第三，港景医疗中心排名第13。正因为如此，准确预测手术病例的持续时间尤其具有挑战性和影响力。
Saxena说:“你可以通过采用数据转发的方法和吸引关键的利益相关者来改变整个组织文化。”
来源：Medindia
此文系悬壶济世网原创整理，没有授权，请勿转载！
