家庭護理加AI等于老年人的智能藥物

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在接受家庭護理助手收集的常規(guī)健康數據和觀察記錄的培訓后，可以使用AI預測事件發(fā)生前一到兩周內老年人的醫(yī)療緊急情況。先進的見解既可以指導預防保健，又可以節(jié)省不必要的醫(yī)院和運輸費用。

研究人員在本周由PLOS One 發(fā)布的一項初步研究中證明了這一概念。

該團隊代表法國的多個機構和機構，對301名75歲或以上的居家老年人進行了前瞻性研究，他們定期接受家庭護理人員的探訪。

每次拜訪之后，助手將其27個指標中各自患者的功能指標輸入智能手機應用程序。這些指標包括諸如站立，進食和移動的能力，以及情緒變化的跡象，孤獨感和其他可能增加緊急情況總體風險的因素。

研究人員匯總了這些數據，總計近10,000個讀數和觀察結果，并與為301名參與者提供的ER治療記錄一起進行了分析。

該團隊從該數據存儲中使用機器學習來創(chuàng)建算法，該算法可以預測10個月內7天和14天內的ER訪問。

通過對照ER記錄檢查算法的性能，他們發(fā)現該工具預測的ER訪問次數在7天的窗口內的準確性為70%，在14天的準確性為67%。

這些結果令人鼓舞，研究人員得出結論，他們的探索性工作可用于開發(fā)用于實時識別風險的調查系統(tǒng)。

作者注意到為這項研究而招募的家庭護理助手的高度參與意愿，因此將這一成功歸功于基于智能手機的過程的簡單性。

他們寫道：“對于那些使用家庭護理的老年人而言，家庭護理助手的參與和授權是健康監(jiān)測的一種有希望的方式，它可以改善慢性病和醫(yī)療事件的管理，而又不會增加健康支出的成本。” “據我們所知，研究人員還沒有報告過這種家庭護理方法，而且我們的研究表明，即使在很長一段時間內，參與家庭護理助手也是可行的。”