Yapay zekâ destekli model, acil servislerin hasta yoğunluğunu öngörerek sağlık hizmetlerinin daha etkin planlanmasına katkı sağlayabilir.
Çin’de gerçekleştirilen bir araştırma, yapay zekânın hastanelerdeki acil servis yoğunluğunu önceden tahmin etmek için kullanılabileceğini ortaya koydu. npj Digital Medicine dergisinde yayımlanan çalışmada, 213 bin 138 hasta başvurusu ve 22 bin 883 saatlik gözlem verisi değerlendirildi. Araştırmacılar, tahmin modelinde hava koşullarının yanı sıra yaş dağılımı ve toplumsal sağlık göstergelerini de kullandı. Sonuçlar, toplumsal sağlık verilerinin modele dâhil edilmesinin, yalnızca hava koşullarına dayanan tahminlere kıyasla daha başarılı sonuçlar sağlayabildiğini gösterdi.
SAĞLIK HİZMETLERİNDE PLANLAMA KOLAYLAŞABİLİR
Yapay zekâ destekli tahmin sistemleri, acil servislere hangi saatlerde daha fazla hasta başvurabileceğinin önceden belirlenmesine yardımcı olabilir. Böylece hastaneler doktor ve hemşire planlamasını, yatak kapasitesini ve tıbbi kaynakların dağılımını beklenen yoğunluğa göre düzenleyebilir. Araştırma, veri temelli tahminlerin sağlık hizmetlerinin yönetiminde önemli bir araç olabileceğine işaret ediyor. Bununla birlikte, sistemin gerçek hastane koşullarında sağlayacağı faydanın ayrıca değerlendirilmesi gerekiyor.
SONUÇLAR İÇİN DAHA FAZLA ARAŞTIRMA GEREKİYOR
Çalışmanın Çin’in Vuhan kentindeki bir eğitim hastanesinden elde edilen verilere dayanması, sonuçların farklı ülkelerdeki sağlık sistemlerine doğrudan genellenmesini sınırlandırıyor. Modelin Türkiye’deki hastanelerde aynı başarıyı gösterip göstermeyeceği ise henüz bilinmiyor. Uzmanlar açısından bir sonraki önemli aşama, bu tür sistemlerin farklı hastanelerde test edilmesi ve tahminlerin sağlık hizmetlerinin kalitesine somut katkısının ölçülmesi olacak.
