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如果使用得当，人工智能可以改变医疗行业的游戏规则。本月的《电子新闻独家》就展示了这样一个例子。
在匹兹堡大学医学中心，研究人员开发了一种算法来改善医院护理。这篇文章深入探讨了这是如何实现的，并用数字来支持这一说法。
- - - - - -李·德奥里奥，编辑 |
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数据工具简化医院转诊，改善患者护理
在复杂的机器学习的帮助下，匹兹堡大学医学中心(UPMC)和匹兹堡大学医学院的研究人员证明，他们开发的一种工具可以快速预测面临医院之间转移的患者的死亡率，以便获得更高的敏锐度护理。这项研究发表在《公共科学图书馆•综合》，可以帮助医生、患者及其家属避免不必要的医院转院和低价值治疗，同时更好地关注患者表达的护理目标。
每年有近160万名患者(占住院总人数的3.5%)从一家医院转到另一家医院，以获得针对复杂情况的专门护理。“然而，获得这些服务往往需要繁重的旅行和减少对患者及其家属的社区支持。虽然有些人可能会从急性疾病中恢复过来，但许多其他人在改善结果方面几乎没有任何好处，”该研究的通讯作者丹尼尔·e·霍尔博士说，他是UPMC沃尔夫中心高危人群和预后的医学主任，也是皮特医学院的外科副教授。
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前纽约医院雇员被指控违反HIPAA
总部位于纽约的亨廷顿医院(Huntington Hospital)发现一名员工不当访问了受保护的患者健康信息;该员工被解雇，并被指控违反了HIPAAHealthITSecurity．
数据科学证明了匹兹堡黑人领袖所知道的:种族差异加剧了COVID风险
据报道，匹兹堡的数据分析师发现，有色人种感染COVID、严重疾病和死亡的风险更高凯撒健康新闻． |
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专为电子工程师设计的编码平台
自主医疗编码领域的领导者Nym Health宣布扩大其可解释人工智能和临床语言理解技术平台的能力，以满足紧急护理环境中对可扩展收入周期管理(RCM)解决方案日益增长的需求。Nym的自主医疗编码平台同时提供了对患者就诊情况更全面、更深入和更好的了解，并减轻了医疗保健提供者的管理负担。该公司的RCM解决方案可在患者图表中的自由文本中转换提供者叙述，在几秒钟内将其转换为准确且符合要求的ICD-10-CM和CPT报销代码，无需任何人工干预。Nym成熟的技术提供全面、可审计、可追溯的代码，实现完全透明，每年在全国90多个急诊医疗机构中处理300多万张图表。了解更多»
Dolbey增加了拒绝管理模块
对于许多人来说，拒绝管理既耗时又昂贵，如果没有适当的管理，拒绝会给收入周期带来巨大压力。Dolbey的拒绝管理模块Fusion Reclaim协助并跟踪整个拒绝过程。Fusion Reclaim接收付款人的拒绝，并通过排队等待医院工作人员审查，帮助确定拒绝的原因和分类。如果拒绝被反驳，Fusion Reclaim通过跟踪其进度和状态来协助提交反驳。在整个过程中提供报告，以及人工智能辅助智能，以监测未来的索赔，以避免拒绝，并确定对计费和收入周期工作人员的教育领域。Fusion Reclaim可以添加到Dolbey屡获殊荣的KLAS计算机辅助编码软件Fusion CAC中。了解更多»
OneRecord引入API
专注于让患者访问个人健康数据的数字医疗公司OneRecord发布了功能强大的新OneRecord API，旨在为医疗保健开发人员和组织提供一个简化的解决方案，以访问来自电子病历和付款人索赔数据以及各种其他来源的经同意的患者医疗保健数据。OneRecord API是“由开发人员为开发人员”设计的，通过最新技术无缝访问患者的医疗数据和索赔数据，以加速以患者为中心的护理的进步，包括满足21世纪治愈法案的互操作性和患者访问最终规则的要求。通过一种简单的方式访问患者同意的医疗保健数据，OneRecord API通过按需访问其用户数据丰富了合作伙伴工作流，取代了成本高昂且通常需要数周或数月时间的传统记录检索流程。OneRecord API的出现是为了响应来自公共和私营部门医疗保健利益相关者的无数查询，他们希望提供一种以患者为中心的FHIR解决方案，以更好地访问医疗保健数据。OneRecord的直接解决方案使开发人员能够构建面向患者的工具，这些工具可以在他们的平台和领先的电子病历(包括Epic、Cerner、Allscripts、athenahealth、Meditech、NextGen、Medhost、CPSI/Evident、ecclinicalworks等)之间交换健康数据，覆盖80%以上的住院和门诊医疗服务提供商市场。了解更多» |
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kpi与时俱进
最近的一项调查揭示了卫生保健组织如何改变他们对关键绩效指标的看法。阅读更多»
理解健康的社会决定因素
业界必须开发可信的数据治理流程，以实现广泛使用。阅读更多»
IPPS:什么是新的，什么是未来
随着编码部门适应无数的变化，事情正在以疯狂的速度发展。阅读更多»
人员匹配支持数据交换
一家大型保险公司的想法是通过各种健康计划更好地连接其消费者，这可能会带来更好的健康结果。阅读更多» |
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人工智能、基因组监测结合检测传染病爆发
通过将机器学习与全基因组测序相结合，匹兹堡大学医学院和卡内基梅隆大学的科学家们大大提高了在医院环境中对传染病爆发的快速检测，而不是传统的追踪爆发的方法。
研究结果发表在该杂志上临床传染病为卫生系统提供了一种方法，使其能够识别并及时制止以医院为基础的传染病暴发，从而降低成本并挽救生命。
“目前医院用来发现和阻止传染病在病人之间传播的方法已经过时了。这些做法在一个多世纪里没有明显改变，”资深作者Lee Harrison医学博士说，他是皮特医学院传染病学教授和皮特公共卫生研究生院流行病学教授。“我们的程序检测到重要的疫情，否则传统的感染预防监测就会漏掉这些疫情。”
医疗保健相关传播增强检测系统(EDS-HAT)将最近发展的经济实惠的基因组测序与与电子病历中大量数据相连的计算机算法结合起来。当测序检测到医院里的任何两个或两个以上的患者有几乎相同的感染菌株时，机器学习就会迅速挖掘这些患者的电子病历中的共性——无论是靠近医院病床，使用相同设备的手术，还是共享的医疗服务提供者——提醒感染预防人员进行调查并阻止进一步的传播。
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