猴塞雷

科学观察员
科学赐予人类相信真理的力量

MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷

MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷

基于众包数据,app帮助患者、急诊医生和医生确定医院资源的实时可用性。

随着美国部分地区的病例数量继续攀升,寻求治疗的人数有可能使许多医院不堪重负,迫使一些机构对他们的护理实行定量配给,为病情最严重的病人保留呼吸机、病床和其他有限的医疗资源。

对当地医院有一定的了解;能力和资源的可用性可以帮助平衡整个地区需要住院治疗的covid19患者的负荷,例如允许EMT将患者送到更容易得到快速治疗的设施。但是许多州缺乏关于他们目前治疗19名covid患者能力的实时数据。

的一组研究人员MIT’计算机科学和智能实验室(权力),与麻省理工学院合作剥离手机域名系统,旨在帮助需求水平在整个卫生保健网络通过提供实时更新的医院资源,他们希望这将帮助病人,救护车,和医生迅速决定哪些设施是最好的装备来处理一个新病人在任何给定的时间只

MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷

该团队开发了一个网络应用程序,现在可以在Covid19HospitalStatus.com上访问。The interface allows users such as patients, nurses, and doctors to report a hospital’s current status in a number of metrics, from the average wait time (something that a patient may get a sense for as they spend time in a waiting room), to the number of ventilators and ICU beds, which doctors and nurses may be able to approximate.

急诊医师可以使用这款应用程序作为地图,按州、县或城市进行放大,以快速评估医院的容量,并决定附近哪些医院有床位,可以将需要住院治疗的病人送到哪里。该应用程序还可以生成一个医院列表,按可用性、旅行时间和最近更新的数据进行排序。

MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷

我们想要在几个月的时间里通过物理上的距离把铁线变平。麻省理工学院毕业生、Mobi系统公司CEO安娜·贾菲说。但是,还有另一条曲线要变平,那就是在正确的时间把正确的病人送到正确的医院,从而使医院和医护人员的负担趋于平衡,这是一个实时的挑战。

“没有,做something”

随着流感在世界各地蔓延开来,墨菲对最近在德国参加的一个名为Julius Pätzold的Mobi成员举办的一场简短的黑客马拉松比赛的结果很感兴趣。这项由德国政府赞助的周末挑战包括一个供需平衡的问题,比如一家医院面临病人就诊人数激增的问题。

MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷

他的团队绘制了德国医院基础设施的地图,包括各个医院的状态;然后,根据医院的容量、与病人的相对位置以及病人的医疗需求,模拟将病人送往医院。在如此短的时间内开发的实时地图表明,这些工具将对病人的护理质量产生积极影响,特别是在降低死亡率方面。

这与我的感觉相吻合,我认为每个人都想做点什么来应对当前的危机,而不是被关在各自的家里。贾菲说,他的公司Mobi Systems开发了一些工具来解决围绕移动和服务的大规模网络优化问题。

Mobi最初是由麻省理工学院(MIT)教授布莱恩?威廉姆斯(Brian Williams)领导的、基于模型的嵌入式机器人系统小组发展起来的,他的工作包括开发自主规划工具,帮助个人在面临不确定性和风险时做出复杂、实时的决策。

贾菲向威廉姆斯求助,帮助他开发一种基于网络的医院报告工具,同样也可以帮助病人和医疗专业人员根据资源的可用性,实时地决定把病人送到哪里去。

我们的问题是,如何才能最有效地利用全国范围内的资源,以保证大多数人的健康?威廉姆斯说。对于个人来说,哪家医院能满足他们的需求,以及他们怎样才能到达那里。这就是我们现在要做的练习。

群众力量

团队的应用程序很大程度上依赖于众包数据,以及患者和医疗专业人员报告各种指标的意愿,从医院当前的等待时间到ICU病床和呼吸机的大致数量。

目前的报告选择非常具体。杰夫说。但是我们真正想知道的是,你们医院现在能收治一个病人吗?

用户可以输入自己的角色。病人、护士或医生;然后报告,例如,一个医院的平均等待时间。在提交报告之前,他们可以用一个滑动标尺来评估他们对报告的信心。

但是,如果这些用户报告的是虚假或不准确的数据,不管他们是有意还是无意,又该怎么办呢?

威廉姆斯说,为了防止这种不确定性,这个团队采取了一种概率方法。例如,这个应用程序假设一个用户报告了一个医院的状态,这是一个低可信度的报告,这个低可信度最初并没有在总体评估中占很大分量。然后,他们可以把这个数据点合并到他们收到的所有其他有关这个指标的报告中。如果大多数报告也被评为可信度低,但报告的结果相同,那么诸如等待时间之类的估计值就会自动得到更大的权重,因此总体上就会被评为可信度更高。

此外,他还表示,如果应用程序收到来自更可信来源的报告,例如,如果医院将内部汇总的数据提供给应用程序;这些资源将会被淹没。或者优先处理相同度量的低可信度报告。

这个团队正在用这样一个值得信赖的数据集测试这个应用程序,这个数据集来自宾夕法尼亚州,在过去的几年里,该州已经建立了一个系统,用于医院报告资源的可用性,该系统每天至少更新两次。该小组使用了上周的数据来追踪全州医院系统的19例门诊病例。

从这些数据中你可以看出,并不是所有的医院都在超负荷运转。在可用性和稳定性方面存在明显的差异。麻省理工学院的毕业生、Mobi的首席技术官彭宇博士说,他强调了在地区医院之间分配病人以平衡整个医院网络资源的潜力。

但是,大多数国家缺乏这种汇总和更新的信息。例如,在大多数其他州,急诊医生要么有一些默认的设备,他们通常会把病人送到那里,要么他们不得不打电话到周围的医院去检查可用性。

这其实是关于口碑营销的。你认识谁?你给谁打电话?威廉姆斯说,他的侄子是一位EMT,曾在不同决策实践的地区工作过。我们正在努力收集这些信息,以便更快地做出这些建议。

该团队目前正在接触数千名医疗专业人士,以测试该报告工具,希望推动该应用程序的众包组件,该组件现在可以在任何联网设备上使用。为了应对流感大流行,研究小组认为需要以比病毒更快的速度提供数据。传播。他们希望各州能效仿宾夕法尼亚州的做法,例如,强制要求医院报告资源数据,并向医生和急诊医师提供新的应用程序等报告工具。

这个项目是为人民服务的,是由人民创造的,它将保持开放和自由。威廉姆斯说只,

不幸的是,这并不是一场突如其来的大流行。杰夫说。即使在恢复期,医院也必须恢复正常的护理,同时还要对19号病人进行治疗。我们的应用程序可能也会以这种方式帮助实现负载平衡,这样医院就可以更有效地预测需要隔离多少层covid19,这样医院的其他部门就可以回到母亲生育这样的事情上。我们的目标是真正理解如何在处理危机的同时,让事情恢复到更正常的运营状态。

猴塞雷 版权所有,未经允许不得转载:猴塞雷 » MIT App帮助患者、急诊医生和医生平衡医院的COVID-19负荷
分享到: 更多 (0)

猜你也想读下面的文章: