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AI聊AI2023.8.24---人工智能預測病人何時回醫院

Q:使用人工智能預測病人何時回醫院
A:
人工智能 (AI) 可通過分析患者的電子健康記錄 (EHR) 來預測患者何時返回醫院。電子病歷包含大量有關患者的數據，包括他們的人口統計數據、病史、藥物和測試結果。
人工智能算法可用於識別這些數據中的模式，從而預測患者再次入院的風險。

有許多不同的人工智能算法可用於預測再次入院。
一些常見的算法包括：

支持向量機 (SVM)：SVM 是一種可用於對數據進行分類的機器學習算法。在醫院再入院的情況下，SVM 可用於將患者分類為再入院高風險或低風險。

決策樹：決策樹是一種可用於預測結果的決策工具。在醫院再入院的情況下，決策樹可用於創建流程圖，識別最有可能導致患者再入院的因素。

隨機森林：隨機森林是一種集成學習算法，結合了多個決策樹的預測。這有助於提高預測的準確性。

人工智能算法已被證明可以有效預測再次入院。在《自然醫學》雜誌上發表的一項研究中，研究人員使用人工智能來預測心力衰竭患者再入院的風險。AI 算法能夠以 80% 的準確率預測再入院。

基於人工智能的再入院預測工具可用於通過多種方式改善患者護理。首先，它們可以幫助識別再次入院風險較高的患者。這使得醫療保健提供者能夠採取措施防止再次入院，例如提供更多的重症監護或後續護理。其次，基於人工智能的工具可以幫助減少不必要的重新入院次數。這可以節省醫療機構的資金並改善患者的治療效果。

基於人工智能的再入院預測工具仍在開發中，但它們有可能徹底改變醫療保健的提供方式。通過識別再入院高風險的患者，人工智能可以幫助防止不必要的再入院並改善患者的治療效果。

以下是使用人工智能預測再入院的一些額外好處：

它可以幫助減少醫院費用。不必要的再入院是醫院的主要財務負擔。通過識別有再入院風險的患者，人工智能可以幫助防止再入院並節省醫院資金。
它可以提高患者的滿意度。重新入院的患者常常感覺自己沒有得到所需的護理。通過使用人工智能預測再入院，醫療保健提供者可以為患者提供更好的護理並提高他們的滿意度。
它可以提高患者的安全性。重新入院的患者發生並發症的風險增加。通過使用人工智能預測再入院，醫療保健提供者可以採取措施降低並發症風險並提高患者安全。
人工智能是一種強大的工具，可用於改善患者護理。通過使用人工智能預測再入院，醫療保健提供者可以防止不必要的再入院、提高患者滿意度並提高患者安全。