改善病床吃紧 本地医院利用人工智能预估病患留院长短

新加坡国立大学医学组织集团首席技术官严居渊副教授(左二)在介绍监测系统的界面可收集并处理所有患者的关键医疗信息。系统推行后,就医等候时间缩短了30分钟到一两个小时,有效缓解床位吃紧问题。 ​​​(新加坡国立大学医学组织提供)
新加坡国立大学医学组织集团首席技术官严居渊副教授(左二)在介绍监测系统的界面可收集并处理所有患者的关键医疗信息。系统推行后,就医等候时间缩短了30分钟到一两个小时,有效缓解床位吃紧问题。 ​​​(新加坡国立大学医学组织提供)

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(早报讯)冠病疫情暴发以来,床位吃紧问题一直备受关注。为改善这一情况,NUHS研发了由人工智能驱动的实时监测系统来预估病患的住院时长,降本增效地利用床位资源。

新加坡国立大学医学组织(简称NUHS)举办的2022年新加坡医疗保健人工智能数据科技展(Singapore Healthcare AI Datathon and Expo 2022),目前在国立大学文化中心举行。

为期一周(11月28日至12月4日)的科技展介绍了本地医疗保健领域,各种前沿的人工智能项目。NUHS耗时三年,研发的名为“进击人工智能”(Endeavour AI)的实时监测系统,星期五(12月2日)首次在展会上亮相。

这一算法驱动的系统是全球首例,今年3月获批正式在医院投入使用。

这个设备的界面可同时收集各个病患的挂号时间、病情缓急、等候时长等信息,并汇总成各时段的病患人数,病房的占用率,和出入院人流量。

结合新一代电子医疗档案系统,它通过智能算法读取海量病历上的文字、图片和数据,多维度地考量每位病患的体征、用药、病情发展、出院后的看护条件,来预测他们的住院时长,协助医护人员更合理高效地安排床位。

当急诊部门人流超荷,监测设备的相应指标会从绿变为红色,向医生发出调整预警并增援。

系统推行后,就医等候时间缩短了30分钟到一两个小时,有效缓解了早上8时到晚上6时高峰时段的床位吃紧问题。

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