Accumulo di anamnesi assistita computerizzata, esame fisico e sistema di diagnosi del paziente di emergenza attraverso l'apprendimento automatico (II) (MLD)

Nel reparto di emergenza (ED), i medici devono completare la valutazione e la gestione del paziente in breve tempo, il che ha richiesto diverse anamnesi e capacità di esame fisico nel sistema sanitario.

L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è diventata facilmente accessibile dopo lo sviluppo dell'apprendimento automatico (ML). Inoltre, la cartella clinica elettronica (EMR) è stata ampiamente applicata nei sistemi sanitari. Esistono sempre più strumenti che tentano di acquisire determinate informazioni dall'EMR per aiutare gli operatori clinici a gestire l'aumento dei dati dei pazienti e migliorare l'assistenza ai pazienti.

Tuttavia, errare è umano. I medici potrebbero omettere alcuni segni o sintomi importanti o dimenticare di annotarli nel registro, specialmente in un pronto soccorso affollato. Porterà a un risultato sfavorevole in caso di problemi legali medici o revisione dell'assicurazione sanitaria nazionale. La condizione potrebbe essere limitata da un sistema di supporto EMR. Anche la qualità delle cure migliorerà.

Gli investigatori stanno pianificando di analizzare l'EMR del pronto soccorso mediante la PNL e l'apprendimento automatico. Stabilire il collegamento tra i dati del triage, il disturbo principale, la storia passata, la malattia presente e l'esame obiettivo. Gli investigatori cercheranno di prevedere la diagnosi provvisoria e la disposizione del paziente dopo che la relazione è stata trovata. Successivamente, gli investigatori potrebbero tentare di prevedere l'elemento chiave dell'anamnesi e dell'esame fisico del paziente e informare il medico quando si è verificata la mancanza. Gli investigatori sperano che il sistema possa migliorare la qualità delle registrazioni mediche e dell'assistenza ai pazienti.