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人工智能在疫情期间的分析：巴西北里奥格兰德州新冠肺炎病床占用情况
COVID-19 大流行已被视为全球最大的卫生危机之一。在巴西的北里奥格兰德州，RegulaRN 平台是用于管理 COVID-19 患者床位的卫生信息系统。本文探索了使用 RegulaRN 数据的机器学习和深度学习技术，以确定预测住院患者结果的最佳模型和参数。共分析了 25,366 条 COVID-19 患者的床位规定。分析的数据来自 2020 年 4 月至 2022 年 8 月的 RegulaRN 平台数据库。从这些数据中，从 20 个可用特征中选择了 9 个最相关的特征，并排除了空白或不确定的数据。接下来是以下步骤：数据预处理、数据库平衡、训练和测试。结果显示，使用随机梯度下降优化器的多层感知器模型在准确度（84.01%）、精确度（79.57%）和 F1 分数（81.00%）方面表现更好。通过均方根传播，召回率 (84.67%)、特异性 (84.67%) 和 ROC-AUC (91.6%) 达到了最佳结果。本研究比较了不同的机器学习和深度学习计算方法，其目标是对来自 RegulaRN 平台的 COVID-19 患者床位管理数据进行分类。研究结果使我们能够确定最佳模型，以帮助卫生专业人员管理 COVID-19 患者的床位。本文的科学发现表明，通过数字健康解决方案应用的计算方法可以在公共卫生危机情况下协助医疗监管机构和政府机构做出决策。
在新冠疫情期间保持美国经济开放的医疗成本
我们使用基于个体的模型和国家级流行病模拟来估计在不同的反事实情景下，在 COVID-19 大流行期间保持美国经济开放的医疗成本。我们模拟了一个未缓解的情景和 12 个缓解情景，这些情景在遵守社交距离策略和居家令持续时间的行为方面有所不同。在每种情况下，我们估计可能被感染并需要医疗、住院和呼吸机的人数。考虑到每种健康状态的人均医疗费用，我们计算每种情景的总医疗费用，并显示死亡、成本、感染、遵守和居家令持续时间之间的权衡。我们还考虑了美国每个医院转诊区 (HRR) 的病床容量，以估计考虑到病床需求，每个 HRR 可能遇到的病床缺口。我们考虑了一种情况，在需求激增超过可用病床的情况下，HRR 与相邻的 HRR 共享病床，以及它对控制额外死亡的影响。
案例研究：利用人工智能和机器视觉技术预防专业护理人员跌倒
VSTAlert 结合人工智能、机器视觉和物联网 (IoT) 设备，为专业护理机构创建全面的远程监控平台。物联网传感器安装在住院者的房间里，用于监控患者是否离开病床，并方便进行双向视频通话。当住院者试图起床时，会通过智能手机应用程序向分配到该房间的护士发送警报 - 适用于 iOS 和 Android 设备。离开病床后发送警报不够快。这就是为什么 VSTAlert 使用人工智能和 150 万小时的机器学习数据来识别与离开病床相关的肢体语言和动作，有效地预测意图，让您的员工有更多时间在患者跌倒之前处理离开病床的问题。警报还会发送到中央监控仪表板，在那里可以监控整个病房的状态。
目的陈述
4 层共 10 个病房，共 120 张住院床位（102 张成人床位和 8 张儿科床位）。有 9 张日间病床（2 张儿科日间病床和 7 张成人 POLAR 日间病床）。详情概述如下：- 1 层 - Daisy 病房 - 为以家庭为中心的儿科计划服务 - 共有 8 间单人套间和 2 张日间病床 1 层 - Pine 病房 - 为脑损伤计划服务，设有神经行为病床 - 共有 10 间单人套间 1 层 - 运动和运动治疗科；水疗池 G 层 – Poppy 单元 – 为 POLAR 计划服务 – 共 12 间单人套间 G 层 – Willow 单元 – 为中风专科计划服务 – 共 20 间单人套间 G 层 – Woodpark 独立生活单元 1 层 – Rose 单元 – 为脑损伤计划服务 – 共 15 间单人套间 1 层 – Ash 单元 – 为脑损伤计划服务 – 共 10 间单人套间 1 层 – Holly 单元 – 为脑损伤计划、HDU 和 PDOC 患者服务 – 共 5 间单人套间 2 层 – Lily 单元 – 为 SCSC 计划服务 – 共 20 间单人套间 2 层 – Oak 单元 – 为 SCSC 计划服务 – 共 15 间单人套间 2 层 – Fern – 为 SCSC 计划、高依赖性计划服务 – 共 5 间单人套间
前门脆弱：建立服务的建议
目前，任何一次医院病床中有60％以上的病床被65岁以上的患者占用，这些入院与死亡率增加，住院时间5，再入院率高和机构化相关。在多个层面上认识到，对具有多种多发性和复杂性的人的传统住院关注护理模型的不可持续性质，这在英国老年医学学会（BGS）和皇家急诊医学学院（RCEM）（RCEM）以及政府层面的最新医疗保健政策文件中得到了认可。及时认识和主动管理脆弱的6正成为NHS的优先事项。银行II 7分享了此观点。显然需要新的方法，以便为弱小的老年人提供及时有效的护理。
抗菌消耗对大肠杆菌耐药性的影响：使用动态回归模型在法国大学医院（2014- 2019年）进行评估和预测
2。方法2.1。研究设计和设置使用Consores软件（一种用于监视法国公共卫生机构提供的AMC和AMR数据的工具），在2014年1月至2019年12月之间进行了法国教学医院的回顾性生态研究。Nimes University医院有1773张病床，包括46张病床，有24张床，用于血液学，235张手术，长期为190。在研究期间，每年接受41 300至50 100个住院患者，住院时间为55 200天/月，每年增加到2019年的57 500天/月。2.2。细菌样品分析了研究期间收集的大肠杆菌阳性的所有微生物样品。从门诊病人获得的样本，或在急诊室或在入院48小时内收集的样本，除非患者
可持续空间申请的状态和计划...
>脆弱性（年龄 /健康状况）>基于区域的感染增加（人口强度）>医疗保健风险（AIIR室 /呼吸器 /医院病床） - 对重新开放国家关系的公共卫生准备就绪 - 国家大流行率和旅游业之间的关系的分析