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研究利用人工智能预测住院患者的褥疮风险

导读 根据美国医疗质量研究机构的数据,褥疮(也称为压力性损伤)是增长最快的医院获得性疾病,因此已成为美国医疗事故诉讼的第常见原因。尽管大多...

根据美国医疗质量研究机构的数据,褥疮(也称为压力性损伤)是增长最快的医院获得性疾病,因此已成为美国医疗事故诉讼的第常见原因。

尽管大多数医院获得性压力性损伤是可以合理预防的,但美国每年约有 250 万人在急症护理机构中发生压力性损伤,其中 6 万人死亡。美国卫生系统每年用于满足患者住院期间压力性损伤的紧急需求的总成本超过 260 亿美元,但压力性损伤作为公共卫生危机而受到的关注相对较少。

南加州大学、约翰霍普金斯大学和克利夫兰大学医院医学中心的研究人员合作,利用机器学习技术开发一种新模型,以预测未来压力性损伤的风险,并更好地直接护理劳动密集型患者。

今天在BMJ Open上发布的新风险评估模型将预测准确性提高到 74% 以上,比现有方法提高了 20% 以上。

预防压力性损伤的常见做法和指南既耗时又给床边护士带来负担。研究人员指出,用于预测压力性损伤风险的行业标准工具纸质布雷登量表自 20 世纪 80 年代诞生以来一直没有改变,准确率高达 54%。

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