摘要：南澳大利亚正面临医疗危机，涉及到撑车问题和对病人优先级的不当指派的指责。最近一份独立报告发现，没有证据表明临床医生受到压力，要优先处理救护车里的病人。虽然急诊室数据显示非救护车到达的治疗更快，但这并不是因为员工的不当指示。尽管对这份报告的范围意见不一，但在解决系统性问题的需要上有一致意见。提出的一个潜在解决方案是使用机器学习和人工智能来更好地分配资源和改善部门之间的沟通。
南澳大利亚一直面对着医疗危机，其中包括撑车问题和对病人的不当优先级指派的指责。然而，由州政府委托进行的一份独立报告发现没有证据支持这些说法。该报告的作者比尔·格里格斯博士和基思·麦克尼尔教授进行了详尽的调查，得出结论认为没有实施任何做法，也没有操纵数据以呈现关于撑车情况的扭曲视角。
尽管在报告的范围上存在争议，但是有关改善医疗系统并解决其根本问题的需要有一致意见。州长彼得·马利诺斯卡斯承诺将实施报告中的所有五项建议，包括加强相关政策和进行组织安全文化的审查。
格里格斯博士提出的一个潜在解决方案是利用人工智能和机器学习。通过利用具有深入了解工作流程和物流的人们的专业知识，这些技术可以帮助高效分配资源并改善不同部门之间的沟通。格里格斯博士以航空业为例，说明数据驱动的决策如何增强员工和资源管理。
尽管报告因其与临床医生的有限讨论而受到批评，最初提出不当优先级指派指控的教皇医生支持这些建议，并希望它们能有助于解决医疗系统内部的问题。救护车员工协会也对这些发现表示欢迎，并承诺在实施建议方面进行合作。
然而，反对派卫生发言人阿什顿·赫恩对报告的有效性表示疑虑，引用医生工会进行的一项调查，该调查显示90%的受访者曾目睹过医疗系统内的压力。尽管意见不同，重点仍放在寻找解决方案并重建公众对南澳大利亚医疗系统的信任。
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