您認(rèn)為人工智能將在醫(yī)院從哪里開始？山東坂道醫(yī)療設(shè)備有限公司-電動(dòng)手術(shù)床-LED手術(shù)無(wú)影燈-醫(yī)用護(hù)理床-醫(yī)用推車

醫(yī)院中最流行的人工智能觀點(diǎn)可能是機(jī)器增強(qiáng)醫(yī)生和外科醫(yī)生的愿景。然而，醫(yī)院運(yùn)營(yíng)和管理的其他更平凡的方面可能會(huì)在人工智能醫(yī)生出現(xiàn)之前很久就開始使用基于人工智能的程序。

使用 AI 預(yù)測(cè)醫(yī)院流量

使用影響大量數(shù)據(jù)和變量的人工智能算法已經(jīng)解決了諸如預(yù)測(cè)極其繁忙城市的交通等復(fù)雜問題。天氣模式、交通量、事故發(fā)生的可能性、交通流量的實(shí)時(shí)信息和許多其他參數(shù)都會(huì)影響旅行時(shí)間。

在很多方面，醫(yī)院環(huán)境中的患者及其家人需要相同的功能。

醫(yī)院流程缺乏信息和缺乏透明度會(huì)增加帶親人通過醫(yī)院體驗(yàn)的壓力。如果有一張清晰的地圖來說明每次訪問期間的預(yù)期，并合理預(yù)測(cè)需要多長(zhǎng)時(shí)間，那將使體驗(yàn)的壓力減輕很多。

處理 OR 中的計(jì)劃外事件需要人工智能

在OR 等部門中，總是有員工需要應(yīng)對(duì)的計(jì)劃外事件。未完成測(cè)試的患者、生病的患者、人員短缺、實(shí)驗(yàn)室關(guān)閉、設(shè)備故障和其他事件都可能導(dǎo)致計(jì)劃外的延誤。由于這些不可預(yù)測(cè)的事件，精心布置的每日時(shí)間表經(jīng)常被拋到窗外。

預(yù)測(cè)醫(yī)院的這些時(shí)間無(wú)法通過傳統(tǒng)的編程來解決，因?yàn)閷?dǎo)致流量變化的變量和因素太多。然而，這正是利用人工智能的算法可以出類拔萃的地方。

使用這些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以在數(shù)月和數(shù)年內(nèi)獲取極其龐大的測(cè)量數(shù)據(jù)集，以尋找可以作為預(yù)測(cè)時(shí)間和延遲的良好指標(biāo)的模式。

TAGNOS 如何解決復(fù)雜的醫(yī)院交通問題

Tagnos 的工程團(tuán)隊(duì)正在通過將歷史數(shù)據(jù)與使用 Tagnos 傳感器跟蹤患者、工作人員和設(shè)備時(shí)可用的實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)相結(jié)合來解決其中的一些復(fù)雜問題。

當(dāng)這種數(shù)據(jù)可用時(shí)，就可以構(gòu)建一個(gè)可以處理大量歷史數(shù)據(jù)并構(gòu)建學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)算法。

當(dāng)跟蹤和其他實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)疊加在此之上并執(zhí)行查詢以預(yù)測(cè)各個(gè)部門的等待時(shí)間時(shí)，Tagnos 應(yīng)用程序可以開始為患者制定護(hù)理計(jì)劃。它將詳細(xì)說明每個(gè)步驟以及每個(gè)步驟可能需要的時(shí)間。

預(yù)測(cè)設(shè)備運(yùn)動(dòng)模式

當(dāng)醫(yī)院周圍經(jīng)常移動(dòng)的設(shè)備被標(biāo)記為 Tagnos 傳感器時(shí)，我們可以查看設(shè)備的移動(dòng)模式。使用人工智能算法，我們可以根據(jù)數(shù)量和時(shí)間預(yù)測(cè)哪里需要設(shè)備。當(dāng)需要的設(shè)備可用時(shí)，可以減少系統(tǒng)中的延遲。

估計(jì)手術(shù)程序的開始時(shí)間和持續(xù)時(shí)間

Tagnos 將這些技術(shù)用于醫(yī)院的人工智能，開始預(yù)測(cè)外科手術(shù)的預(yù)計(jì)開始時(shí)間和持續(xù)時(shí)間。

當(dāng)這些時(shí)間更新時(shí)，Tagnos 可以向患者及其親人發(fā)送實(shí)時(shí)警報(bào)。醫(yī)院甚至可以利用專門的訪客儀表板，該儀表板可以放置在等候區(qū)，患者家屬可以直接從屏幕上獲得親人的狀態(tài)。

內(nèi)置自學(xué)功能

這些算法配備了自學(xué)習(xí)功能，因此系統(tǒng)會(huì)隨著時(shí)間的推移了解更多關(guān)于醫(yī)院環(huán)境的信息，從而進(jìn)行自我調(diào)整。在一段時(shí)間內(nèi)，將有機(jī)會(huì)將這些算法與從其他醫(yī)院收集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)結(jié)合使用。

添加語(yǔ)音和圖像識(shí)別

在過去的幾個(gè)月和幾年里，語(yǔ)音和圖像識(shí)別經(jīng)歷了這些飛躍，以至于計(jì)算機(jī)視覺和語(yǔ)音能力非常接近人類的感知能力。

結(jié)果？從人工智能中受益的醫(yī)院中的平凡事物！

利用這些針對(duì)醫(yī)院后勤問題的訓(xùn)練算法來創(chuàng)建此類應(yīng)用程序可以為醫(yī)院帶來深遠(yuǎn)的好處。

了解預(yù)測(cè)時(shí)間可以極大地改善患者體驗(yàn)。由于意外事件的連鎖效應(yīng)很容易獲得，因此外科工作人員還可以更好地準(zhǔn)備和應(yīng)對(duì)延誤。清潔人員可以更好地準(zhǔn)備。這樣的預(yù)測(cè)和分析將提高效率，從而增加可以流經(jīng)醫(yī)院的患者的吞吐量。