ช่วยลดภาระในการรับการรักษาฉุกเฉิน

เราต้องการให้เครื่องมือที่จะช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถตรวจสอบความเสี่ยงที่ต้องเผชิญกับผู้ป่วยได้อย่างถูกต้องและเป็นผลให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการตรวจคัดกรองผู้ป่วยและการดูแลเชิงรุกเพื่อช่วยลดภาระในการรับการรักษาฉุกเฉิน การศึกษานี้มีผู้ป่วย 4.6 ล้านคนตั้งแต่ปีพ. ศ. 2528 ถึงปีพ. ศ. 2558 โดยใช้ข้อมูลสุขภาพทางอิเล็กทรอนิกส์

ที่เชื่อมโยงจากสถาบันวิจัยคลินิกแห่งสหราชอาณาจักร ปัจจัยด้านต่างๆ ได้แก่ อายุเพศเชื้อชาติสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมประวัติครอบครัวปัจจัยการดำเนินชีวิตโรคประจำตัวยาและสถานภาพการสมรสตลอดจนเวลาตั้งแต่การวินิจฉัยครั้งแรกการใช้บริการสุขภาพครั้งล่าสุด การทดสอบในห้องปฏิบัติการ การใช้ตัวแปรเพิ่มเติมร่วมกับข้อมูลเกี่ยวกับระยะเวลาของพวกเขาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องพบว่ามีประสิทธิภาพในการทำนายความเสี่ยงในการเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลฉุกเฉินมากกว่าแบบที่เคยใช้มาก่อน