达里乌斯·巴鲁（Darius Baruo）
6月28日，2025年02:18
由研究人员开发的一种AI驱动的工具，即EWS，可通过分析护士的改性笔记来降低患者的风险和住院。
在医疗保健技术方面的开创性进步中，研究人员开发了一种AI驱动的工具，该工具通过分析护士的班次来大大提高患者的安全性。根据NVIDIA的一份报告，该工具被称为关注的预警系统（EWS），已经证明了其潜力有可能识别患者健康恶化的早期迹象，从而降低了相关的风险和住院住院。
革命性的患者护理
在涉及2020年至2022年涉及60,000多名患者的临床试验中测试的问题EWS已显示出令人鼓舞的结果。 AI工具将患者死亡率的风险降低了35％以上，并将住院的平均持续时间降低了半天以上。此外，该系统在部署的医院中的患者中败血症的风险降低了7.5％。
AI优先考虑护士的观察
AI工具由哥伦比亚大学和宾夕法尼亚大学的一组研究人员开发，利用机器学习优先考虑护士的关键但经常微妙的观察结果。护士经常与患者互动，并且可以发现其健康的细微变化，这对他人来说可能不会立即显而易见。通过分析这些观察结果，AI工具为医疗团队提供了潜在健康下降的早期警报。
技术见解和部署
EWS担心使用自然语言处理来解释护士在电子健康记录（EHRS）中的注释，并检查元数据，例如日期，时间和位置，以检测指示健康问题的模式。如果它确定了异常的模式，例如在奇数时间内访问护士的访问，则标志着医疗团队的潜在健康风险。
AI系统在马萨诸塞州和纽约的四家医院进行了测试，使医务人员能够比传统方法提前42小时检测健康问题，从而为干预提供了关键的窗口。
未来的发展和认可
美国护士基金会的“重新构想护理倡议”的赠款已获得了EWS的成功。宾夕法尼亚大学肯里克·卡托（Kenrick Cato）共同领导的研究团队计划使用该赠款与科罗拉多州儿童医院合作开发该工具的儿科版本。
这项创新强调了AI在医疗保健方面的变革潜力，尤其是在增强患者安全和优化医院操作方面。有关更多详细信息，可以在NVIDIA博客上访问原始报告。
图像来源：Shutterstock
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