マイクロソフトの最新の AI ツールは、医師の予約を逃したことを予測できます

訓練を受けた医師の不足、看護スタッフの不足、および医療従事者の一般的な減少の間で、医師の予約を確保することは、現代の臨床環境では簡単な作業ではありません。 実際、予約の時間価値はかつてないほど高くなっています。

この部分はまさに、Microsoft の最新の人工知能 (AI) ツールが対処しようとしているものです。 医療機関の予約を逃すことを減らす. マイクロソフトのインダストリー AI 担当バイスプレジデントである Merav Davidson は、マイクロソフト インダストリー ブログに次のように書いています。 予約を逃すと、患者の健康状態が悪化するだけでなく、患者のノーショーの経済的影響は、診療所の運営と固定費の計算に大きな影響を与え、その結果、過剰な人員と予定外のダウンタイムが発生し、最終的に医療提供者は日常業務に苦労することになります。」

デビッドソンは重要な現象を強調しています。 予約を逃すと、患者だけでなく、臨床エコシステム全体にも悪影響を及ぼします。 たとえば、割り当てられたスロットに患者が現れない場合、その部屋はその期間使用されなくなります。 ほとんどの場合、予約ベースのサービスであるため、キューの次の人でいっぱいになることはなく、次の人は割り当てられた時間まで到着しない可能性があります. XNUMX つまたは XNUMX つの予約枠の欠落は無視できるかもしれませんが、全体的な観点から見ると、この未使用の時間は、システムに年間数十億ドルのコストがかかります。 さらに重要なことは、おそらく、予約を無駄にすることは、実際に医師の診察を受ける必要があるのに受診できなかった他の誰かにとって機会を逃すことになるという事実です。全国的に、これは非常に現実的な問題です。

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Microsoft のツールは、堅牢な Cloud for Healthcare プラットフォームに組み込まれており、簡単に習得できます。 このオファリングは、臨床医と患者の両方に利益をもたらします。 ユーザーフレンドリーで使い慣れたインターフェイスを備えた、予定の欠落予測により、オフィス スタッフと臨床医は、データ サイエンスのトレーニングや人員配置なしで、患者の欠席を予測できるようになります。」

Davidson 氏はさらに次のように説明しています。 人口統計、歴史的パターン、社会的決定要因、タイプや時刻などの予約データは、ケア チームがモデルのトレーニングに使用できる入力例です。」 ソフトウェアの背後にある複雑さは、 詳細に説明 マイクロソフトは、「モデルは事前にトレーニングされていないため、医療提供者のユーザーがトレーニングする必要がある」と主張しています。

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特に、このツールが役立つ可能性があるのは診療所や外来患者だけではありません。 最終的には、救急部門から入院患者のケアに至るまで、ほぼすべての臨床環境でこのソフトウェアが重要な役割を果たす可能性があります。

確かに、この AI エンジンは、その可能性を完全に実現する前に、より多くの作業とテストが必要になる可能性がありますが、データと客観的な指標を使用して臨床転帰を改善するという点では、このコンセプトは有望です。