摘要
休斯顿卫理公会大学的研究人员开发了一款人工智能应用程序来预测风险，防止严重的病人摔倒。研究结果发表在《npj数字医学》杂志上。
休斯顿卫理公会大学的研究人员开发了一款人工智能应用程序来预测风险，防止严重的病人摔倒。这项研究发表在《npj数字医学》杂志上。
这项人工智能技术在8个月的时间里进行了测试，以帮助解决老年人严重跌倒的问题，以及它给护理人员和护理人员带来的担忧。
它是如何工作的
临床参数和患者人口统计数据，如骨密度、诊断、过去的手术等，被用来填充该应用程序，因此它然后触发定制的干预措施，以防止这些高风险的严重损伤患者跌倒——无论他们是在医院或与家庭护理人员。这种人工智能技术可以集成到患者的电子病历(EMR)中，使临床医生更容易操作，因为它将成为病历的一部分，并将自动标记或提醒护理提供者，当他们登记入院时，他们可能会遇到高风险的伤害患者。这将触发以预防为重点的干预计划或临床护理路径。对病人的直接好处是避免跌倒、受伤甚至死亡。医院的好处是可以避免这类病人的额外费用和/或诉讼。
的需要
2015年，致命和非致命跌倒的医疗费用估计约为500亿美元。对于非致命的下降，医疗保险支付了大约289亿美元，医疗补助支付了87亿美元，私人和其他支付者支付了120亿美元。致命摔伤的医疗费用总额估计为7.54亿美元。
新的研究和专家可用性
这篇题为“使用整合机器学习预测预防住院病人跌倒伤害:队列研究”的文章将很快进行完整的回顾，我将在后续添加链接。我只是想让你注意到这一点，看看你是否有兴趣了解更多关于这个新的人工智能应用程序和研究。我很乐意为您介绍Stephen Wong博士，他是这项研究的领头人，他可以告诉我们，临床医生和护理人员越来越需要这样的技术来帮助有严重跌倒风险的病人。
来源：Medindia
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