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医院急诊室：为什么您需要实时人工智能解决方案，而陈旧的仓库已经不够了

急诊室就其本质而言是混乱的，因为大多数访问都是无计划的。急诊室也是进入大多数医院的重要通道，使其成为实施实时人工智能解决方案的理想场所。

需要管理 ER 的工作流程和吞吐量的 ER 主任、护士长和其他管理人员一直面临着满足几个关键绩效指标的压力：

通过智能地调整工作流程可以获得很多收益。让提供者在分诊区而不是在手术室与患者会面可以帮助提前几分钟订购测试并准备出院说明，从而对总住院时间产生积极影响。

多年来，已经开发了许多软件，这些软件针对 ER 内的决策系统，使用各种因素分析患者流量随时间的变化。使用这些数据仓库和分析技术，急诊室管理人员通常能够就人员水平、估计可能需要的额外床位数量和估计所需设备水平做出更好的决策。

这些工具大多定期使用，并且不断调整估算值。一旦进行了调整并衡量了关键绩效指标，就需要重复该过程。

这是对资源的消耗，如果需要昂贵的外部顾问来执行该过程，也可能是昂贵的。

人工智能算法的出现有可能改变急诊室的运作方式。在人工智能算法出现之前，预测和估计或多或少是静态的或事后的。

可以将其视为在路上开车并管理我们的日程安排，而无需使用 Waze 或 Google 地图等所有现代工具。这些漂亮的实用程序利用最先进的人工智能功能来预测交通负载并提供关于路障的持续反馈，估计路障清除所需的时间，当然还有非常准确的预测需要多长时间才能完成旅程.

ER 中的流程虽然很复杂，但仍然可以使用 AI 模型进行建模并使用模式识别进行解释。一旦算法开始学习 ER 中的模式，它就可以开始生成实时预测。

与传统编程技术相比，使用 AI 算法和机器学习的优势在于 AI 和机器学习算法可以考虑更多因素。如果一个传统的软件程序需要估计患者需要在 ER 中等待特定活动的时间，并且它需要考虑几十个变量，那么编程逻辑将变得越来越复杂，并且不仅难以创建但管理起来会更加麻烦。

创建每个因素如何影响结果的规范也将非常具有挑战性，并且需要非常忙碌的医院工作人员的大量投入。

随着新的人工智能技术的出现，这变得更加可行。可以收集大量历史数据并使用该数据来创建一个学习过程，在该过程中系统迭代地学习哪些因素对估计的影响更大。

现在可以使用新的 AI 算法和机器学习工具包计算现代 ER 所需的许多预测。

使用这些实用程序可以预测实验室测试需要多长时间，处方可以交付到急诊室多长时间以及今天下午需要哪些设备。由于这些 ER 引擎面向实时预测并提供近乎实时的结果，因此这些工具可以在 ER 楼层连续使用，而不是作为定期或事后练习。

来自 EHR 供应商的更多 API 的出现使这变得更加可行。由于 Tagnos 引擎在云中运行，因此不需要额外的医院基础设施，除非托管模型更可取，在这种情况下，Tagnos 可以适应这种情况。

Tagnos 正在与我们的一些现有客户合作，以在 ER 中实现这一点。预计这将有助于减少 20% 的实验室时间，减少 5-10% 的急诊室停留时间，并为医院提供额外的收入。

更准确的预测也会对患者满意度产生积极影响，因为医院工作人员现在可以向患者及其家人传达更准确的等待时间。