一种用于改善患者分诊的新型网络科学算法
机器学习
2023-10-11 v1
摘要
患者分诊在医疗中起着关键作用，可根据患者病情紧急程度确保及时且恰当的照护。传统分诊方法严重依赖人工判断，可能带有主观性且易出错。近来，利用人工智能（AI）开发患者分诊算法日益受到关注。本文提出一种用于患者分诊的新型算法的研发。该算法基于对患者数据的分析，产生有关其优先级的决策。算法在一个包含相关患者信息（如生命体征、症状与病史）的综合数据集上训练。通过严格的预处理与特征工程，该算法旨在将患者准确分类至各分诊类别。实验结果表明，我们的算法实现了高精度与高性能，优于传统分诊方法。通过将计算机科学引入分诊流程，医疗专业人员可受益于效率、准确性与一致性的提升，从而有效确定患者优先级并优化资源分配。尽管仍需进一步研究以应对训练数据偏差与模型可解释性等挑战，但基于AI的患者分诊算法研发在提升医疗交付与患者预后方面展现出巨大前景。
引用
@article{arxiv.2310.05996,
title = {A novel Network Science Algorithm for Improving Triage of Patients},
author = {Pietro Hiram Guzzi and Annamaria De Filippo and Pierangelo Veltri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05996},
year = {2023}
}