Fugu-MT 論文翻訳(概要): A novel Network Science Algorithm for Improving Triage of Patients

論文の概要: A novel Network Science Algorithm for Improving Triage of Patients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05996v1
Date: Mon, 9 Oct 2023 08:47:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-12 04:19:01.134588
Title: A novel Network Science Algorithm for Improving Triage of Patients
Title（参考訳）: 患者のトリアージ改善のための新しいネットワーク科学アルゴリズム
Authors: Pietro Hiram Guzzi, Annamaria De Filippo, Pierangelo Veltri
Abstract要約: 患者トリアージは、患者の状態の緊急性に基づいて、タイムリーかつ適切なケアを確保するために、医療において重要な役割を果たす。近年の関心は、人工知能(AI)を活用して、トリアージ患者のためのアルゴリズムを開発することである。本稿では, 患者データを分析し, プライオリティ化に関する決定を導出する新アルゴリズムの開発について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.209921757303168
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Patient triage plays a crucial role in healthcare, ensuring timely and appropriate care based on the urgency of patient conditions. Traditional triage methods heavily rely on human judgment, which can be subjective and prone to errors. Recently, a growing interest has been in leveraging artificial intelligence (AI) to develop algorithms for triaging patients. This paper presents the development of a novel algorithm for triaging patients. It is based on the analysis of patient data to produce decisions regarding their prioritization. The algorithm was trained on a comprehensive data set containing relevant patient information, such as vital signs, symptoms, and medical history. The algorithm was designed to accurately classify patients into triage categories through rigorous preprocessing and feature engineering. Experimental results demonstrate that our algorithm achieved high accuracy and performance, outperforming traditional triage methods. By incorporating computer science into the triage process, healthcare professionals can benefit from improved efficiency, accuracy, and consistency, prioritizing patients effectively and optimizing resource allocation. Although further research is needed to address challenges such as biases in training data and model interpretability, the development of AI-based algorithms for triaging patients shows great promise in enhancing healthcare delivery and patient outcomes.
Abstract（参考訳）: 患者トリアージは、患者の状態の緊急性に基づいて、タイムリーかつ適切なケアを確保するために、医療において重要な役割を果たす。伝統的なトリアージ法は、主観的かつ誤りやすい人間の判断に大きく依存している。近年、人工知能(AI)を活用して、トリアージ患者のためのアルゴリズムを開発することへの関心が高まっている。本稿では,トリアージ患者のための新しいアルゴリズムの開発について述べる。患者データの分析に基づいて、優先順位付けに関する意思決定を行う。このアルゴリズムは、バイタルサイン、症状、医療歴などの関連する患者情報を含む包括的なデータセットで訓練された。このアルゴリズムは、厳格な前処理と特徴工学により、患者をトリアージカテゴリーに正確に分類するように設計されている。実験の結果,提案アルゴリズムは従来のトリアージ法よりも高い精度と性能を示した。コンピュータ科学をトリアージプロセスに組み込むことで、医療専門家は効率、正確性、一貫性を改善し、患者を効果的に優先順位付けし、リソース割り当てを最適化することができる。トレーニングデータのバイアスやモデル解釈可能性といった課題に対処するには、さらなる研究が必要であるが、トリアージのためのaiベースのアルゴリズムの開発は、医療提供と患者の成果向上に大きな期待を示している。

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