La détérioration rapide des patients hospitalisés est la principale cause d’admission imprévue en unité de soins intensifs (USI).
Mais CHARTWatch a agi comme un système d'alerte précoce pour améliorer la santé des patients et alerter les travailleurs de la santé afin de réduire les décès inattendus, a déclaré l'équipe dans l'article publié dans le JAMC (Journal de l'Association médicale canadienne).
« À mesure que les outils d'IA sont de plus en plus utilisés en médecine, il est important qu'ils soient soigneusement évalués pour garantir qu'ils sont sûrs et efficaces », a déclaré l'auteur principal, le Dr Amol Verma, clinicien-chercheur à l'hôpital St. Michael's, Unity Health Toronto. , Canada.
"Nos résultats suggèrent que les systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA sont prometteurs pour réduire les décès inattendus dans les hôpitaux", a déclaré Verma.
L’efficacité de CHARTWatch a été évaluée sur 13 649 patients âgés de 55 à 80 ans admis en médecine interne générale (GIM) (environ 9 626 en période pré-intervention et 4 023 ayant utilisé CHARTWatch). Environ 8 470 personnes admises dans des unités de surspécialité n’ont pas utilisé CHARTWatch.
Des communications régulières ont contribué à réduire les décès, car CHARTWatch a engagé les cliniciens avec des alertes en temps réel, des courriels biquotidiens aux équipes infirmières et des courriels quotidiens à l'équipe de soins palliatifs, ont déclaré les chercheurs.
Un parcours de soins a également été créé pour les patients à haut risque, ce qui a entraîné une surveillance accrue de la part des infirmières et une meilleure communication entre infirmières et médecins. Cela a encouragé les médecins à réévaluer les patients.
Le système d'IA, a déclaré Verma, peut être utilisé pour aider les infirmières et les médecins à fournir des soins de haute qualité.
Le co-auteur, le Dr Muhammad Mamdani, directeur de l'Université de Toronto, a déclaré que l'étude évalue les résultats associés au déploiement complexe de l'ensemble de la solution d'IA.
Il est important de comprendre les impacts réels de cette technologie prometteuse, a déclaré Mamdani.
Mais CHARTWatch a agi comme un système d'alerte précoce pour améliorer la santé des patients et alerter les travailleurs de la santé afin de réduire les décès inattendus, a déclaré l'équipe dans l'article publié dans le JAMC (Journal de l'Association médicale canadienne).
« À mesure que les outils d'IA sont de plus en plus utilisés en médecine, il est important qu'ils soient soigneusement évalués pour garantir qu'ils sont sûrs et efficaces », a déclaré l'auteur principal, le Dr Amol Verma, clinicien-chercheur à l'hôpital St. Michael's, Unity Health Toronto. , Canada.
"Nos résultats suggèrent que les systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA sont prometteurs pour réduire les décès inattendus dans les hôpitaux", a déclaré Verma.
L’efficacité de CHARTWatch a été évaluée sur 13 649 patients âgés de 55 à 80 ans admis en médecine interne générale (GIM) (environ 9 626 en période pré-intervention et 4 023 ayant utilisé CHARTWatch). Environ 8 470 personnes admises dans des unités de surspécialité n’ont pas utilisé CHARTWatch.
Des communications régulières ont contribué à réduire les décès, car CHARTWatch a engagé les cliniciens avec des alertes en temps réel, des courriels biquotidiens aux équipes infirmières et des courriels quotidiens à l'équipe de soins palliatifs, ont déclaré les chercheurs.
Un parcours de soins a également été créé pour les patients à haut risque, ce qui a entraîné une surveillance accrue de la part des infirmières et une meilleure communication entre infirmières et médecins. Cela a encouragé les médecins à réévaluer les patients.
Le système d'IA, a déclaré Verma, peut être utilisé pour aider les infirmières et les médecins à fournir des soins de haute qualité.
Le co-auteur, le Dr Muhammad Mamdani, directeur de l'Université de Toronto, a déclaré que l'étude évalue les résultats associés au déploiement complexe de l'ensemble de la solution d'IA.
Il est important de comprendre les impacts réels de cette technologie prometteuse, a déclaré Mamdani.
