IA para mejorar una mejor toma de decisiones clínicas en medicina de Urgencias

Durante las dos últimas décadas, hemos observado que los salas de urgencias en Estados Unidos, saturados en gran medida, han llevado a una disminución en la calidad de los resultados de los pacientes, a errores prevenibles y al desgaste del personal médico.

En las urgencias, la mayoría de las decisiones se basan en una cantidad mínima de datos clínicos, y el grado de urgencia asignado a una persona puede tener un impacto considerable en su trayectoria de cuidado. Johns Hopkins adoptó en 2017 TriageGO, una aplicación para el soporte de decisiones clínicas (CDS) que utiliza inteligencia artificial para sugerir el nivel de urgencia basado en los riesgos del paciente.

El aporte de Jeremiah Hinson en la mejora de la toma de decisiones en medicina urgente

Jeremiah Hinson, catedrático auxiliar y director asociado de investigación del Departamento de Medicina de Emergencias, y co-director del Centro de Ciencia de Datos de Medicina de Emergencia en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins, y director médico de Investigación e Innovación y Apoyo para Decisiones Clínicas de Beckman Coulter Diagnostics, comparte su experiencia en el desarrollo y ejecución de esta herramienta y cómo ha influido en los tiempos de espera en urgencias y en los resultados para los pacientes.

Lograrás adquirir más conocimientos sobre:

• El desarrollo de la herramienta TriageGO AI por parte de médicos de urgencias e informáticos clínicos de Johns Hopkins para mejorar la clasificación.
• ¿Cómo esta herramienta ha mejorado el funcionamiento de los servicios de urgencia y los resultados de los pacientes?
• Los beneficios de la herramienta para aliviar la congestion y optimizar la categorización en los servicios de urgencia.