家庭护理加AI等于老年人的智能药物

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在接受家庭护理助手收集的常规健康数据和观察记录的培训后，可以使用AI预测事件发生前一到两周内老年人的医疗紧急情况。先进的见解既可以指导预防保健，又可以节省不必要的医院和运输费用。

研究人员在本周由PLOS One 发布的一项初步研究中证明了这一概念。

该团队代表法国的多个机构和机构，对301名75岁或以上的居家老年人进行了前瞻性研究，他们定期接受家庭护理人员的探访。

每次拜访之后，助手将其27个指标中各自患者的功能指标输入智能手机应用程序。这些指标包括诸如站立，进食和移动的能力，以及情绪变化的迹象，孤独感和其他可能增加紧急情况总体风险的因素。

研究人员汇总了这些数据，总计近10,000个读数和观察结果，并与为301名参与者提供的ER治疗记录一起进行了分析。

该团队从该数据存储中使用机器学习来创建算法，该算法可以预测10个月内7天和14天内的ER访问。

通过对照ER记录检查算法的性能，他们发现该工具预测的ER访问次数在7天的窗口内的准确性为70%，在14天的准确性为67%。

这些结果令人鼓舞，研究人员得出结论，他们的探索性工作可用于开发用于实时识别风险的调查系统。

作者注意到为这项研究而招募的家庭护理助手的高度参与意愿，因此将这一成功归功于基于智能手机的过程的简单性。

他们写道：“对于那些使用家庭护理的老年人而言，家庭护理助手的参与和授权是健康监测的一种有希望的方式，它可以改善慢性病和医疗事件的管理，而又不会增加健康支出的成本。” “据我们所知，研究人员还没有报告过这种家庭护理方法，而且我们的研究表明，即使在很长一段时间内，参与家庭护理助手也是可行的。”

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