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在圣迈克尔医院进行的研究表明，使用其算法可以提高临床医生的能力16％，以预测哪些患者在临床上会恶化。1的评估结果表明，将劣化预测引入其一般内科医学单位已导致非帕利亚特患者死亡的相对风险降低了26％。2基于该工具对GIM的影响，圣迈克尔医院将解决方案的使用扩展到其手术单元中。在2024年，该工具在社区医院的圣约瑟夫健康中心（St. Joseph's Health Center）进行了调整和部署，这也是多伦多团结健康系统的一部分。
使用机器学习来应对临床恶化的负担
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