醫(yī)院急診室：為什么您需要實時人工智能解決方案，而陳舊的倉庫已經(jīng)不夠了

急診室就其本質而言是混亂的，因為大多數(shù)訪問都是無計劃的。急診室也是進入大多數(shù)醫(yī)院的重要通道，使其成為實施實時人工智能解決方案的理想場所。

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管理 ER 工作流和吞吐量

需要管理 ER 的工作流程和吞吐量的 ER 主任、護士長和其他管理人員一直面臨著滿足幾個關鍵績效指標的壓力：

• 護士門

• 供應商之門

• 卸貨門

• 傳送門

通過智能地調整工作流程可以獲得很多收益。讓提供者在分診區(qū)而不是在手術室與患者會面可以幫助提前幾分鐘訂購測試并準備出院說明，從而對總住院時間產(chǎn)生積極影響。

針對 ER 內的決策系統(tǒng)

多年來，已經(jīng)開發(fā)了許多軟件，這些軟件針對 ER 內的決策系統(tǒng)，使用各種因素分析患者流量隨時間的變化。使用這些數(shù)據(jù)倉庫和分析技術，急診室管理人員通常能夠就人員水平、估計可能需要的額外床位數(shù)量和估計所需設備水平做出更好的決策。

這些工具大多定期使用，并且不斷調整估算值。一旦進行了調整并衡量了關鍵績效指標，就需要重復該過程。

這是對資源的消耗，如果需要昂貴的外部顧問來執(zhí)行該過程，也可能是昂貴的。

使用 AI 算法改變 ER 的運作方式

人工智能算法的出現(xiàn)有可能改變急診室的運作方式。在人工智能算法出現(xiàn)之前，預測和估計或多或少是靜態(tài)的或事后的。

可以將其視為在路上開車并管理我們的日程安排，而無需使用 Waze 或 Google 地圖等所有現(xiàn)代工具。這些漂亮的實用程序利用最先進的人工智能功能來預測交通負載并提供關于路障的持續(xù)反饋，估計路障清除所需的時間，當然還有非常準確的預測需要多長時間才能完成旅程.

建模 ER 流程并使用模式識別

ER 中的流程雖然很復雜，但仍然可以使用 AI 模型進行建模并使用模式識別進行解釋。一旦算法開始學習 ER 中的模式，它就可以開始生成實時預測。

與傳統(tǒng)編程技術相比，使用 AI 算法和機器學習的優(yōu)勢在于 AI 和機器學習算法可以考慮更多因素。如果一個傳統(tǒng)的軟件程序需要估計患者需要在 ER 中等待特定活動的時間，并且它需要考慮幾十個變量，那么編程邏輯將變得越來越復雜，并且不僅難以創(chuàng)建但管理起來會更加麻煩。

創(chuàng)建每個因素如何影響結果的規(guī)范也將非常具有挑戰(zhàn)性，并且需要非常忙碌的醫(yī)院工作人員的大量投入。

收集更多歷史數(shù)據(jù)以迭代學習 ER

隨著新的人工智能技術的出現(xiàn)，這變得更加可行。可以收集大量歷史數(shù)據(jù)并使用該數(shù)據(jù)來創(chuàng)建一個學習過程，在該過程中系統(tǒng)迭代地學習哪些因素對估計的影響更大。

結果？更好的醫(yī)院 ER 預測

現(xiàn)在可以使用新的 AI 算法和機器學習工具包計算現(xiàn)代 ER 所需的許多預測。

使用這些實用程序可以預測實驗室測試需要多長時間，處方可以交付到急診室多長時間以及今天下午需要哪些設備。由于這些 ER 引擎面向實時預測并提供近乎實時的結果，因此這些工具可以在 ER 樓層連續(xù)使用，而不是作為定期或事后練習。

來自 EHR 供應商的更多 API 的出現(xiàn)使這變得更加可行。由于 Tagnos 引擎在云中運行，因此不需要額外的醫(yī)院基礎設施，除非托管模型更可取，在這種情況下，Tagnos 可以適應這種情況。

Tagnos 正在與我們的一些現(xiàn)有客戶合作，以在 ER 中實現(xiàn)這一點。預計這將有助于減少 20% 的實驗室時間，減少 5-10% 的急診室停留時間，并為醫(yī)院提供額外的收入。

更準確的預測也會對患者滿意度產(chǎn)生積極影響，因為醫(yī)院工作人員現(xiàn)在可以向患者及其家人傳達更準確的等待時間。