論文の概要: Leveraging graph neural networks for supporting Automatic Triage of Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07038v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 09:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 00:01:26.016373
• Title: Leveraging graph neural networks for supporting Automatic Triage of Patients
• Title（参考訳）: 患者自動トリアージ支援のためのグラフニューラルネットワークの活用
• Authors: Annamaria Defilippo and Pierangelo Veltri and Pietro Lio' and Pietro Hiram Guzzi
• Abstract要約: 本稿では,救急部門における緊急コード割り当てを管理するためのAIベースのモジュールを提案する。 バイタルサイン、症状、医療史などの関連する患者情報を含むデータは、患者をトリアージカテゴリーに正確に分類するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.864579168378686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Patient triage plays a crucial role in emergency departments, ensuring timely and appropriate care based on correctly evaluating the emergency grade of patient conditions. Triage methods are generally performed by human operator based on her own experience and information that are gathered from the patient management process. Thus, it is a process that can generate errors in emergency level associations. Recently, Traditional triage methods heavily rely on human decisions, which can be subjective and prone to errors. Recently, a growing interest has been focused on leveraging artificial intelligence (AI) to develop algorithms able to maximize information gathering and minimize errors in patient triage processing. We define and implement an AI based module to manage patients emergency code assignments in emergency departments. It uses emergency department historical data to train the medical decision process. Data containing relevant patient information, such as vital signs, symptoms, and medical history, are used to accurately classify patients into triage categories. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm achieved high accuracy outperforming traditional triage methods. By using the proposed method we claim that healthcare professionals can predict severity index to guide patient management processing and resource allocation.
• Abstract（参考訳）: 患者トリアージは救急部門において重要な役割を担い、患者状態の緊急度合いを正しく評価し、タイムリーかつ適切なケアを確保する。 典型的には、患者管理プロセスから収集した経験と情報に基づいて、人間の操作者がトリアージを行う。 したがって、緊急レベルアソシエーションにおいてエラーを発生させることができるプロセスである。 近年,従来のトリアージ法は,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,患者トリアージ処理における情報収集と誤りの最小化が可能なアルゴリズムの開発に人工知能(AI)を活用することへの関心が高まっている。 救急部門における緊急コード割り当てを管理するためのAIベースのモジュールを定義し,実装する。 救急省の履歴データを使って医療判断プロセスを訓練する。 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データは、患者をトリアージカテゴリに正確に分類するために使用される。 実験の結果,提案手法は従来のトリアージ法よりも精度が高かった。 提案手法を用いることで,医療専門家は患者管理処理と資源配分を指導するために重症度指数を予測できると主張している。

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