救急診療部での待機時間および滞在時間の長さは、予後不良との関連が指摘されている。Childrenにおいて、小児救急外来における機械学習ベースの医療指示システム導入によって、検査オーダーを自動化し「診療の迅速化が達成できるか」についての検証が進められている。Childrenの救急診療部を受診した77,219例の小児患者を対象としている。ビリルビン値検査・前腕部X線検査の必要性を予測するモデルを、電子カルテデータに基づいてトレーニングした。性能検証の結果、22.3%の患者で診療が効率化され、自律化された検査オーダーによって患者1人あたり、通常より165分早く検査結果を得られることが示された。北米においては、救急外来で患者の流れを改善する戦略として、トリアージ担当の看護師による検査指示が重視されてきた。これは成人において比較的有効な戦略であったものの、小児では「過剰検査または侵襲的検査がより懸念される」こともあり、ワークフロー普及を阻む要因ともなってきた。機械学習ベースの自律診療指示システムの開発が進むことで、従来の人によるアプローチの限界を克服する可能性があると、研究チームは考察している。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。