أداة ذكاء اصطناعي تتنبأ بالطلب على أسرة المستشفيات

صمم باحثون من كلية لندن الجامعية، أداة ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ بمدى حاجة المرضى للدخول إلى المستشفى وعدد الأسرة التي ستكون مطلوبة، عن طريق استخدام بيانات أقسام الطوارئ.

وأظهر فريق البحث في دراستهم، أن الأداة كانت أكثر دقة من المعيار التقليدي المستخدم، بناءً على متوسط ​​عدد الأسرة المطلوبة في نفس اليوم من الأسبوع، خلال الأسابيع الستة السابقة.

وتوفر الأداة التي تتوقع أيضا أعداد المرضى الذين لم يصلوا بعد إلى المستشفى، معلومات أكثر تفصيلا من الطريقة التقليدية.

وبدلا من توقع رقم واحد لليوم ككل، تتضمن الأداة توزيعا احتماليا لعدد الأسرة التي ستكون مطلوبة خلال أربع أو ثماني ساعات، وتقدم توقعاتها أربع مرات في اليوم يتم إرسالها بالبريد الإلكتروني إلى موظفي التخطيط بالمستشفيات.

ولتطوير الأداة الجديدة، قام الباحثون بتدريب 12 نموذجا للتعلم الآلي باستخدام بيانات من المرضى المسجلين في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس، بين مايو 2019 ويوليو 2021.

وقيمت هذه النماذج، احتمال دخول كل مريض إلى المستشفى من قسم الطوارئ وفقا لبيانات العمر وكيفية الوصول إلى المستشفى ونتائج الاختبارات وعدد الزيارات، وجمعت هذه الاحتمالات للحصول على تقدير إجمالي لعدد الأسرة اللازمة.

وبمقارنة تنبؤات النماذج بالقبول الفعلي بين مايو 2019 ومارس 2020، وجد الفريق أن النماذج تفوقت على الطريقة التقليدية، حيث بلغ متوسط التنبؤات الأساسية أربع حالات قبول، مقارنة بالطريقة التقليدية التي كانت في المتوسط 6.5 حالات قبول.

وقال زيلا كينج، أحد الباحثين المشاركين في تطوير الأداة: "تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي لدينا صورة أكثر اكتمالا عن الطلب المحتمل على الأسرة على مدار اليوم، وهذا مهم لتقليل عدد العمليات الجراحية الملغاة وضمان رعاية عالية الجودة".

وأضاف كينج "نأمل أن يساعد ذلك المخططين على إدارة تدفق المرضى، وهي مهمة معقدة تنطوي على موازنة المرضى المخطط لهم مع القبول في حالات الطوارئ".

وأوضحت أليسون كليمنتس، رئيسة العمليات وتدفق المرضى والاستعداد للطوارئ في جامعة كاليفورنيا: "ستكون أداة الذكاء الاصطناعي هذه ذات قيمة كبيرة في مساعدتنا على إدارة عمليات القبول وتدفق المرضى".

ويعمل فريق البحث في الوقت الحالي، على تحسين وتطوير نماذج التعلم الآلي، لتتمكن من تقدير عدد الأسرة المطلوبة في مختلف الأقسام في المستشفى.