Kunstig intelligens (AI) har vist sig at være et kraftfuldt redskab til at forbedre helbredelsesresultater. Ikke alene har det revolutioneret diagnosen og behandlingen af individuelle patienter, men det har nu potentiale til at adressere bredere folkesundhedsspørgsmål.
Sundhedsorganisationer udforsker i stigende grad AI’s evne til at tackle sundhedsuligheder ved at fokusere på sociale sundhedsdeterminanter (SDOH). Disse determinanter, såsom økonomisk stabilitet, adgang til uddannelse, nabolag og bygget miljø og socialt og samfundsmæssigt sammenhæng, spiller en betydelig rolle i at forme en persons sundhedsresultater.
Ved at udnytte AI kan sundhedsorganisationer analysere store mængder data, herunder ukonstrueret information fra lægens notater og sundhedsjournaler, for at identificere og adressere de ikke-medicinske faktorer, der påvirker sundhedsresultaterne. Prognosemodeller, der kombinerer kravdata med SDOH, har vist sig lovende med hensyn til at forbedre risikostratifikationen og informere målrettede interventioner for udsatte befolkningsgrupper.
Ofte Stillede Spørgsmål:
Hvad er sundhedsuligheder?
Sundhedsdispariteter, som henviser til forskellene i sundhedsresultater blandt forskellige demografier, bliver sundhedsuligheder, når de drives af systemiske sociale forhold som fattigdom og racisme. Disse uligheder kan mappes på forskellige SDOH, der påvirker, hvordan mennesker lever og ældes.
Hvorfor er det vigtigt at screene for SDOH?
At screene for SDOH giver sundhedsudbydere og institutioner mulighed for at identificere de skjulte faktorer, der bidrager til deres patienters sundhed. Ved at forstå disse sociale determinanter kan sundhedsudbydere skræddersy plejen for at imødekomme specifikke behov, forbinde patienter med passende sociale tjenester og adressere uopfyldte sociale behov. Succesfulde initiativer inkluderer deldelingstilbud til at transportere patienter til aftaler og gratis HEPA-filtre i stærkt forurenede områder.
Hvordan hjælper AI?
AI-modeller er matematiske rammer eller algoritmer, der muliggør, at computere udfører komplekse opgaver og træffer beslutninger baseret på kontinuerligt bearbejdede data. Studier har vist, at AI-modeller effektivt kan lokalisere og organisere SDOH-data fra tekstbaserede lægens notater og overstige lægers internationale klassifikation af sygdomme (ICD) -koder.
AI-modeller er også blevet brugt til at udvikle risikostratifikationsmodeller, der trækker data fra forskellige kilder, herunder SDOH-faktorer, for at identificere patienter med højeste risiko for indlæggelser. Denne tidlige identifikation muliggør en effektiv tildeling af ressourcer til plejestyring.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com