爱丁堡大学的研究人员利用机器学习技术更新了一款工具，该工具用于突出未来一年内可能需要紧急医院护理的高风险个体。通过利用AI技术，SPARRAv4（苏格兰再入院和入院风险患者模型第4版）能够更准确地预测哪些患者在苏格兰需要紧急住院治疗，性能优于前一版本。
爱丁堡大学的研究人员与杜伦大学的同事合作，表示这一AI驱动的更新将帮助苏格兰的医疗保健提供者更有效地预见和规划紧急病例，更高效地管理医疗资源。研究团队使用了2013年至2018年间由苏格兰公共卫生部门收集的480万人的健康记录，这些记录包括医疗保健提供者常规收集的信息，如患者病史、处方详情和之前的住院记录。他们随后使用机器学习技术分析了数据集，并开发了新的AI紧急护理工具，以预测哪些患者可能在12个月内需要紧急住院治疗。
“SPARRA模型的开发是为了应对日益增长的需求，即从反应性医疗保健转向更加预防性和预期性的方法。”苏格兰公共卫生部门首席分析师吉尔·爱尔兰博士表示。“这是一次富有成果的研究合作，苏格兰公共卫生部门与艾伦·图灵研究所的同事们共同努力，通过使用创新的统计和AI技术来更新我们的SPARRA模型。”
除了更准确地识别更多的紧急入院外，SPARRAv4还被发现更擅长评估个别患者需要紧急住院治疗的风险水平。由于紧急住院治疗通常占苏格兰所有住院治疗的一半左右，希望新的AI紧急护理工具能够减轻苏格兰医疗系统的巨大压力。
然而，尽管该工具将成为一个重要的辅助工具，但它不会取代医疗专业人员的关键临床判断。苏格兰公共卫生部门正在与医疗工作者合作，推广更新后的模型，并鼓励其在苏格兰的广泛应用。“在医疗保健系统承受高度压力的时代，我们希望像SPARRAv4这样稳健且可重复的风险预测评分能够有助于设计主动干预措施，减少医疗保健系统的压力，提高健康寿命。”爱丁堡大学MRC人类遗传学部的卡塔利娜·瓦列霍斯博士表示。
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