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来源：HIT专家网 编译：谭啸
（图片来源：www.healthcareitnews.com）
减少再入院是很多医疗机构关心的问题。再入院事件通常对患者和医疗服务提供者来说都是昂贵的，并且为院内感染提供了额外的机会。然而，有些患者人群，特别是那些患有慢性疾病且受社会经济因素影响的人群，更容易发生再入院。
关注“再入院”
与大多数医疗机构一样，Grady Health以往是根据病史和患者人群预测再入院率。Grady Health商业和临床智能信息服务执行总监Robin Frady说，当他们开始关注数据并希望使用人工智能时，他们把目光放在了再入院。他们使用人工智能和患者数据来推断出，哪些最近出院的患者有可能再入院，并分析有哪些因素可以阻止再入院。然后让工作人员逐一访问这些患者，这些工作人员属于“移动综合健康部门”。
Grady Health表示，与患者再入院费用相比，雇用移动健康成员的费用会少很多——出院后就诊费用为200美元，再入院费用则是数千美元。
“当患者出院回家后，这种做法可以让患者保持健康，让患者尽可能维持稳定的、正常的状态，尽快恢复。这是一个小投资，却能为患者带来更大的利益。”Robin Frady说。
市场情况
虽然AI应用在很多方面还处于起步阶段，但市场正在增长。在人工智能平台方面，目前至少有十几个主要厂商在竞争，包括：微软Azure机器学习、谷歌云预测API，TensorFlow、Infosys Nia、Wipro HOLMES、API.AI、Premonition、Rainbird、Ayasdi、MindMeld、Wit、Vital AI、KAI、Receptiviti和Meya等。
迎接挑战
Grady Health“移动综合健康部门”成立于2013年，当时是作为危机干预计划实施的，其挑战在于如何确定目标对象。2015年，该部门开始与AI厂商Jvion合作，使用“再入院风险评分”来帮助他们做出决定。
Grady Health向Jvion提供已经出院患者的完整清单，交出所有患者数据，因为他们的AI机器（Jvion认知临床成功机器，Jvion’s Cognitive Clinical Success Machine）需要这些数据。他们增加了这些数据，并增加了患者的社会经济信息，如：交通问题、药物依从性问题等。“我们能补充一些额外的信息和数据，这有助于我们在正确的干预中更有针对性。”Robin Frady说。
Jvion每天获得Grady的患者数据，无论是住院患者还是门诊患者，这种伙伴关系已经持续了4年半。使用数据、增加数据，并将其输入AI机器，机器使用数据生成可预防再入院风险的患者列表、分配风险评分，以便Grady Health可以优先考虑需要干预最多的患者。他们还发现，访问的最佳时间是出院后5-10天。
一旦他们有了这份患者名单，该项目就获得了一些牵引力，他们将努力去访问名单上的患者。EMS工作人员会在规定时间内访问这些有再入院风险的患者，并尽可能消除那些潜在的风险因素，比如：确保他们按时服用药物、有合理的饮食、有人照顾等，并在必要时为患者预约医生。
当然，这种做法最初并没有完全被接受。Robin Frady表示，确实有一些临床医生怀疑研究结果和项目的有效性，他们对此做出了反击，用事实证明了该项目的价值。当访问患者的工作人员接受采访时，他们表示对该项目非常满意，并认为他们实际上正在接触需要他们的人。“这比数字更有说服力，工作人员最有发言权，他们与患者直接接触。”Robin Frady说。
成果
如果谈到人工智能的投资回报率，那么销售就比较困难了。很难将数字放在从未实际发生过的事情上，因为再入院患者被阻止了，这是一个“超预期”的概念。
Grady Health知道可能再入院患者的预期百分比。使用同样的队列，可以看看哪些患者果真再入院了，是否有明显差异。但问题在于他们如何知道造成这一明显差异的原因是什么，当然患者访问肯定是重要原因。
数据显示，到2018年6月，有382名患者在30天再入院期间没有回来。这至少有一部分因素要归功于这个AI项目。
以患者为中心
Robin Frady表示，“应用人工智能很棘手，很容易陷入酷炫的新技术。但首要的是，你必须要记住，这是为患者服务的，而不是酷技术。要以患者为中心来考虑问题。想想你能为解决问题做些什么，并使用AI来定位。”
“首先应关注患者，其次是关注技术以及技术如何帮助患者。”Robin Frady解释说。
Robin Frady说：“AI项目实际上不应该由IT人员领导。相反，它需要操作人员和关注患者健康的人员。而且，你必须要找到一些支持这项工作的临床专家，并为他们提供项目具有价值的有力证据，这样有助于他们与同事讨论这项工作时说服其他同事。让他们对解决方案充满信心，赢得他们的支持。
最后，您的组织还必须决定：是在内部建立一支数据科学团队，还是外包？
“这是一个非常关键的决定，因为数据科学团队非常昂贵，需要足够的资金和时间来支持，这往往需要数年时间。一些较大的机构可以做到这一点，当您做不到时，就要寻找一个合作伙伴，这个合作伙伴要对您的组织、您的战略有充分了解，并有能力予以支持。”Robin Frady说。
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【责任编辑：谭啸】
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