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基于人工智能的临床实施...
摘要背景医院再入院率是一项关键的质量指标，与报销挂钩。减少再入院率的一种策略是将资源用于再入院风险最高的患者。这一策略需要一个强大的预测模型和有效的以患者为中心的干预措施。目标本研究的目的是通过使用基于人工智能的临床决策支持来减少计划外的医院再入院率。方法 2018 年 11 月至 2019 年 4 月期间，在威斯康星州拉克罗斯的一家地区医院实施了一种商用人工智能工具。该工具评估了所有入住综合护理病房的患者的再入院风险，并提出了旨在降低再入院风险的干预措施建议。以类似的医院作为对照。通过将 6 个月的干预期与暴露组和对照组医院上一历年同期进行比较，评估了再入院率的变化。结果 在使用该工具评估的 2,460 例住院病例中，611 例被该工具指定为高风险。风险分配的敏感性和特异性分别为 65% 和 89%。实施后的 6 个月内，再入院率从比较期间的 11.4% 下降到 8.1% (p < 0.001)。在考虑到对照医院再入院率下降 0.5%（从 9.3% 下降到 8.8%）后，再入院率的相对下降幅度为 25% (p < 0.001)。在被指定为高风险的患者中，为避免一次再入院而需要治疗的人数为 11 人。结论 我们观察到，在实施基于人工智能的临床决策支持后，医院再入院率有所下降。我们的经验表明，使用人工智能识别再入院风险最高的患者，并与以患者为中心的干预措施相结合，可以减少质量差距。
1型糖尿病患者的24小时能量消耗
住院，ICU入院和死亡率因IUIS诊断组而异（图2）。 在有44％的先天免疫缺陷患者中观察到最高的率，在44％的患者中观察到ICU入院，其中11％的患者在22％的患者中观察到死亡。 免疫缺陷，免疫失调和自身炎症性疾病的组合患者的住院率，ICU入院和死亡率也更高（图2）。 在抗体缺乏症患者中观察到率较低，并且在吞噬细胞缺乏症和补体缺乏症的患者中观察到最低率，在这两个患者组中没有ICU入院或死亡。 合并症患者和年龄最大的四分之一患者的住院，ICU入院和死亡的率较高（图2）。 疫苗接种对COVID-19结果的影响住院，ICU入院和死亡率因IUIS诊断组而异（图2）。在有44％的先天免疫缺陷患者中观察到最高的率，在44％的患者中观察到ICU入院，其中11％的患者在22％的患者中观察到死亡。免疫缺陷，免疫失调和自身炎症性疾病的组合患者的住院率，ICU入院和死亡率也更高（图2）。率较低，并且在吞噬细胞缺乏症和补体缺乏症的患者中观察到最低率，在这两个患者组中没有ICU入院或死亡。合并症患者和年龄最大的四分之一患者的住院，ICU入院和死亡的率较高（图2）。疫苗接种对COVID-19结果的影响
医疗补助管理式医疗组织合同附件 H
47. 年轻人哮喘入院率 每 100,000 人口中年龄在 18 到 39 岁之间因哮喘主要诊断而入院的人数。不包括有囊性纤维化或呼吸系统异常指征的入院人数、产科入院人数和从其他机构转院的人数。 18 到 39 岁的 Medicaid 参保者每 100,000 名成员每月因哮喘出院的人数。注意：比率越低，表示表现越好。AHRQ 48. 老年人慢性阻塞性肺病或哮喘入院率 该指标用于评估每 100,000 人口中因慢性阻塞性肺病 (COPD) 入院的人数。40 岁及以上的 Medicaid 参保者每 100,000 名成员每月因慢性阻塞性肺病 (COPD) 或哮喘出院的人数。注意：比率越低，表示表现越好。
明尼苏达州药物和酒精滥用问题：每两年向立法机关提交一次的报告
2018 年，明尼苏达州共发生 60,398 起治疗入院事件。与 2015 年的 54,219 起入院事件相比，这一数字增长了 11.4%。尽管治疗入院率保持相当稳定，但考虑到治疗环境的性质（例如住院、药物辅助治疗），情况发生了显著变化。2018 年，住院患者占全州治疗入院人数的 1.6%，高于 2015 年的 1.3%。自 2015 年以来，长期住院患者比例从 21% 增加到 2018 年的 23.5%。2015 年至 2018 年，门诊入院率保持稳定，约为 52%。药物辅助治疗项目的入院率从 2015 年的 7.0% 下降到 2018 年的 4.9%。然而，药物辅助治疗项目的客户保留率有所提高
曼彻斯特基金会大学信托访问政策...
11 诊断选择性入院 41 11.1 诊断入院简介 42 11.2 直接访问诊断服务 42 11.3 管理诊断转诊 42 11.4 计划诊断调查 44 11.5 急性治疗服务 44 12 选择性候补名单管理 45 12.1 国家定义入院途径 45 12.2 预约原则 45 12.3 术前/麻醉评估服务 46 12.4 将患者添加到选择性候补名单 48 12.5 计划候补名单的使用 49 12.6 合理通知 50 12.7 无法参加选择性入院 50 12.8 DNA 选择性入院 51 13 管理选择性入院 51 13.1 预约入院 51 13.2 医院取消 52 13.3 不愿就诊的患者 52 14 取消手术 53 14.1 NHS 标准（28 天规则） 53 14.2 处理取消手术 53 15 癌症治疗途径 54 15.1 癌症标准简介 54
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。
机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
Aetna HealthFund® HDHP 和 Aetna Direct 计划
• 住院入院 ................................................................................................................................................................25 • 其他服务 ................................................................................................................................................................25 如何申请入院预先认证或获得其他服务的预先授权 ................................................................................................................27 • 非紧急护理索赔 .............................................................................................................................................................28 • 紧急护理索赔 .............................................................................................................................................................28 • 并发护理索赔 .............................................................................................................................................................29 • 紧急住院入院 .............................................................................................................................................................29 • 产妇护理 .............................................................................................................................................................................29 • 如果您的治疗需要延长 .............................................................................................................................................29
HDHP 和 Direct FINAL - AetnaFeds.com
• 住院入院 ................................................................................................................................................................26 • 其他服务 ................................................................................................................................................................26 如何申请入院预先认证或获得其他服务的预先授权 ............................................................................................................29 • 非紧急护理索赔 ......................................................................................................................................................29 • 紧急护理索赔 .............................................................................................................................................................30 • 并发护理索赔 .............................................................................................................................................................30 • 紧急住院入院 .............................................................................................................................................................30 • 产妇护理 .............................................................................................................................................................................30 • 如果您的治疗需要延长 .............................................................................................................................................31
事实说明：医疗保险糖尿病预防计划（MDPP）的拟议政策扩展了日历年度的模型（CY）2025 Medicare医师FE
由于Medicare＆Medicaid Services中心（CMS）在2012年引入了医院再入院计划（HRRP），因此在Medicare参与者中针对目标条件的计划外30天再入院率的总体率显着下降。1此外，研究表明，自HRRP实施以来，计划外30天的再入院率的差异已缩小，例如非西班牙裔白人和黑人患者之间的差异。2然而，尽管在计划外30天的再入院中种族差异的缩小，但与白人患者相比，黑人患者的重新入院水平仍然更高。3，广泛地，许多与社会人口相关的再入院率差异持续存在，其中包括种族和少数民族在内的服务不足的人群，居住在农村和偏远社区，残疾人的个人，以及女同性恋，同性恋，双性恋，双性恋，transgender，transgender，queer，Queer，Queer和Intersex（Lgbbtqi+）的经验，经验经验，经验很高。比他们的对手。4