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結合衛生系統和AI 美國醫院如何提前6週預測疫情?

美國連鎖醫院Kaiser Permanente提出了一種方法,可以提前6週預測COVID-19(新冠肺炎)的增加。法新社

在BMJ Open發表的一項研究中, 美國連鎖醫院Kaiser Permanente提出了一種方法,可以提前6週預測COVID-19(新冠肺炎)的增加。

目前COVID-19的增加對醫院影響非常大,該研究的主要作者Vincent Liu博士表示,透過Kaiser Permanente在北加州的電子健康紀錄數據,團隊將十個指標歸零並且結合起來,透過將不同的衛生系統中的數據結合,希望能識別出患者的病毒活動情況,進而有效預測疫情。

Kaiser團隊表示,儘管許多單一指標在1~3週內即出現激增,但CHOTS 可以提前觀察到迅速增加的前6週。2020年CHOTS上線後,團隊根據COVID-19在醫院的情況進行評估。研究發現,CHOTS與醫院人口普查的相關性非常強,平均28~35天的會達到峰值,在測試長達6週的時間仍保持相關性。這意味著公共衛生與個人衛生系統可以有效控制感染人數並得知何時開始緩解。

不過,由於CHOTS是在加州第一波COVID-19爆發浪潮後開發的。研究聲明表示,由於這個衛生系統準備得非常緊迫,因此隨著時間推移,更先進的機器學習或統計方法也可能會取代目前現有方法。除了先前的衛生系統流感模式外,仍需依靠臨床判斷。

Kaiser Permanente研究部門的首席統計專家表示, 研究小組每天利用機器學習和人工智慧(AI)開發預測模型改善患者醫療護理情況,後來研究團隊在開發CHOTS時也應用了先前的技術。 研究小組專注於正確的演算法與正確的案例應用,在這種情況下,更簡單的工具更能表現出優秀的性能,可以輕鬆實現目標。

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