Artificial intelligence (AI) has made significant strides in transforming the landscape of healthcare services, ushering in a new era of efficiency and patient-focused care. The National Health Service (NHS) has taken a groundbreaking step by incorporating AI receptionists in hospital settings, marking a revolutionary shift in appointment management and patient attendance prediction.
The introduction of AI receptionists by the NHS, powered by technology developed by Deep Medical, aims to address the issue of missed hospital appointments through advanced data analysis and predictive capabilities. By leveraging factors such as job commitments, traffic updates, and weather forecasts, the AI program can accurately forecast patient attendance rates, enabling healthcare providers to optimize their schedules and reduce instances of Did Not Attends (DNAs).
NHS leaders are resolute in their commitment to streamlining the appointment process and alleviating the burden of extensive waiting lists. The innovative AI technology has shown promising results in pilot studies, with a significant decrease in DNAs and noteworthy cost savings. By enhancing efficiency and resource allocation, AI receptionists play a pivotal role in enhancing patient care and operational effectiveness within healthcare facilities.
Biežāk uzdotie jautājumi
Kas ir “DNA” pārbaude?
“DNA” pārbaude attiecas uz pacienta nenoteiktu ierašanos uz ieplānotajām slimnīcas vizītēm, neiejaukšoties iepriekš nekādu paziņojumu vai atcelšanu.
Kā darbojas AI uzņēmējiem paredzētā tehnoloģija?
AI uzņēmēji izmanto dažādus datu punktus, piemēram, darba informāciju, bērnu aprūpes saistības, tiešraides satiksmes atjauninājumus un laika apstākļu prognozes, lai paredzētu, kuri pacienti visticamāk neieradīsies uz savām vizītēm. Šī informācija palīdz optimizēt ārstu laiku un uzlabot grafiku.
Kādas ir AI uzņēmējiem paredzētās potenciālās priekšrocības?
AI uzņēmēji var atbrīvot ārstu laiku, samazināt gaidīšanas sarakstus, ļaut efektīvāk izlietot resursus un ietaupīt nozīmīgu naudas summu, kas citādi tiktu zaudēta sakarā ar neieradīšanos.
Cik precīza ir DNA paredzēšana, izmantojot AI?
AI programmas veidotāji apgalvo, ka viņu produkts, izmantojot mašīnmācīšanos un augsti attīstītus algoritmus, var paredzēt “DNA” pārbaudes līdz pat 90% precizitātei.
Kādas citas tehnoloģijas tiek izmantotas, lai risinātu neieradīšanos uz vizītēm?
Procesu iezīmēšana ir vēl viena tehnoloģija, ko izmanto efektīvu medicīnas procedūru novērtēšanai. Identificējot sastrēgumus un veicot nepieciešamās korekcijas, veselības aprūpes sniedzēji var samazināt neieradīšanās gadījumu skaitu un uzlabot kopējo pacientu aprūpi.
Vai ir gaidāms, ka vairāk slimnīcu ieviesīs AI uzņēmējus?
Jā, gaidāms, ka no AI uzņēmējiem gūs labumu slimnīcas Londonā, Nūkāslā, Northampton, Sarijā un Devonā. Iespējams, ka vairāki citi NHS uzticības pakalpojumi arī ieviesīs šo tehnoloģiju tuvākajā nākotnē.
In conclusion, the integration of AI technologies in healthcare systems showcases a transformative approach to enhancing patient outcomes and operational efficiencies. By harnessing the power of data analytics and predictive algorithms, AI receptionists offer a glimpse into a future where healthcare delivery is optimized, resources are allocated strategically, and patient care is elevated to unprecedented levels of excellence.
(Sources: NHS, Deep Medical)
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it