중환자실에서의 안전한 퇴원 예측 (SAFEDI)

병원에 머무는 동안 모니터링이나 치료의 필요성이 증가한 환자는 일반적으로 중환자실에 입원합니다. 이것은 많은 진단 및 치료 옵션이 특징입니다. 이 추가 노력이 더 이상 필요하지 않으면 일반적으로 대부분의 병원에서 환자는 간호사와 의사가 적은 병동으로 이송되며 장기 교체 절차와 같은 광범위한 모니터링 및 치료 절차가 제공되지 않습니다.

그러나 의료 및 간호 관리의 강도를 낮추려면 이전에 모니터링되고 부분적으로 지원되는 신체 기능이 추가 모니터링이 더 이상 필요하지 않은 지점으로 복원되어야 합니다. 이 때문에 중환자실에서 일반 입원실로의 이송은 해당 환자의 모니터링 필요성이나 치료 필요성이 높지 않은 경우에만 가능하다. 그렇지 않은 경우 일반 병동에서 생명을 위협하는 상황이 발생할 위험이 있으며 이는 때때로 매우 빠르게 발생할 수 있습니다. 그러나 추가 모니터링 또는 지속적인 집중 치료의 필요성은 쉽게 평가할 수 없습니다. 환자가 일반 병실로 이송될 경우 환자의 상태가 악화될 수 있는지 여부를 의심할 여지 없이 추정할 수 있는 실험실적 가치나 임상 검사 방법은 없습니다. 이러한 이유로 전학 결정은 주치의의 개별 평가를 기반으로 이루어집니다. 이것은 다양한 검사 및 실험실 결과의 개요를 기반으로 하지만, 따라서 개인 간 차이가 클 수 있습니다. 따라서 평가하는 의사의 개인적인 경험은 일반 입원 환자 영역으로의 이송에 대한 결정에 상당한 영향을 미칩니다.

이와 관련하여 치료를 강화하기로 한 결정, 즉 중환자실에서 일반 치료실로 환자를 옮기는 것은 어려운 일입니다.

평가 의사는 환자를 위험에 빠뜨리지 않고 정상적인 입원 환자 영역으로 이송이 가능한지 여부를 시간 압박 하에서 사용 가능한 결과의 조합으로부터 예측해야 합니다. 이러한 상황에서 특정 실험실 배치가 있을 때 충분한 정확도로 전송의 성공을 설명할 수 있는 자동 경고 시스템을 갖추는 것이 바람직합니다. 최선의 경우 이러한 접근 방식은 위험한 이동을 방지하는 동시에 ICU에 불필요한 입원 기간을 줄일 수 있습니다. 기계 학습 방법은 이러한 결정을 지원하는 데 특히 적합해 보입니다.