基于人工智能的低风险死亡病例预警与干预研究

摘要

目的 探讨人工智能（AI）技术在低风险死亡病例预警与干预中的应用，评估其对降低低风险死亡率、提升医疗质量和管理效率的作用，为医院及卫生管理部门提供可推广的管理方案。方法 研究分析2018—2023年314 360份住院病历数据，筛选2021—2023年48例低风险死亡病例为研究组，2018—2020年98例低风险死亡病例为对照组。应用智能预警系统持续监测病例，识别关键影响因素并提出干预措施。结果 低风险死亡率由0.044%降至0.015%(P=0.012)，干预后治疗方案不当和术后并发症占比下降，病案记录准确性提高，系统有效优化了医疗管理。结论 智能预警系统有效地降低了低风险死亡率，显著优化了医疗质量关键指标，为医院管理和医疗政策制定提供了科学的决策支持工具。

关键词

人工智能 / 低风险死亡 / 预警 / 干预 / 医疗质量