AI賦能英國急診：冬季就醫等待時間大幅縮短

科技與醫療的融合創新

人工智能技術正在全球范圍內重塑醫療服務體系。在英國，這一變革尤為顯著，特別是在急診服務領域。今年冬季，AI技術的應用使得英國醫院急診科的等待時間大幅縮短，為公共醫療服務的現代化提供了有力支撐。

01 【科技賦能】AI重塑英國急診流程

今年冬天，英國醫院正在利用人工智能技術大幅縮短急診科的等待時間。該技術能夠幫助精準預測急診高峰期、安排輪班和床位，讓醫護人員可以專注于自己的工作，不受制度的打擾，從而使資源能夠被投入到最需要的地方。

圖 | 英國醫院急診科應用AI技術優化流程

AI技術的核心價值 在于通過數據分析和預測，實現醫療資源的最優配置，減少患者等待時間，同時提升醫護人員的工作效率。

02 【數據佐證】急診等待時間顯著下降

英國國家醫療服務體系 (NHS) 英格蘭地區的最新數據顯示，急診等待時間呈現顯著下降趨勢，這一改善直接得益于AI技術的應用。

等待時間類型

10月份數據

11月份數據

變化情況

等待超過12小時人數

54,314人

50,648人

下降7%

決定入院到等待至少4小時人數

142,734人

133,799人

下降6%

圖 | 英國NHS急診等待時間變化數據

數據的顯著改善 表明AI技術在醫療資源調配中的有效性，為患者提供了更及時的醫療服務。

03 【政府支持】AI示范計劃助力公共服務升級

此項技術為工黨政府人工智能示范計劃的一部分，該計劃旨在利用人工智能技術提升公共服務的效率。英國數字政府與數據事務部長伊恩·默里稱，人工智能技術的投入關乎英國國家醫療服務體系的現代化。

圖 | 英國政府推動AI技術在醫療系統的應用

"人工智能技術的投入關乎英國國家醫療服務體系的現代化。" — 英國數字政府與數據事務部長伊恩·默里

目前已有 約50家醫院 投入了此技術，覆蓋了英格蘭地區的主要醫療服務中心。

04 【技術原理】多維度數據預測急診需求

該技術正在利用歷史數據，包括天氣趨勢、學校假期、流感感染率等預測急診患者的數量。通過多維度數據分析，系統能夠提前預測急診高峰期，幫助醫院做好人員和資源的調配準備。

圖 | AI系統通過多維度數據預測急診需求

"及早進行有效規劃是應對冬季等繁忙時期的關鍵，而像人工智能這樣的新技術或可真正改變管理患者護理的方式。" — 英國國家醫療服務體系英格蘭地區緊急和急診護理主任朱利安·雷德黑德教授

05 【未來展望】AI開啟醫療新時代

英國科技大臣利茲·肯德爾表示："人工智能已經通過加快診斷速度和開發新的治療方法來改善醫療保健。"隨著AI技術在醫療領域的不斷應用，未來將有更多患者受益于更高效、更精準的醫療服務。

圖 | AI技術將開啟醫療服務新時代

對此，你有什么看法呢？歡迎和我們分享！

圖片及信息來源: 非注明原創均來自網絡，文章/圖片如有侵權請聯絡留言，會立即刪除。

聲明：本公眾號發布的文章和圖片等出于為公眾傳播有益信息為目的，不意味著贊同其觀點或證實其內容的完全真實性，不對其科學性、嚴肅性等作任何形式的保證。其他媒體、網絡或個人非獲授權不可使用本公眾號的內容，違者需自負版權等法律責任。本公眾號不對文中出現的所有第三方廣告，以及發布的所有廣告負有任何責任。

Sources of pictures and information: All non-watermarked or specified are from the Internet

Disclaimer: The articles and pictures published on this official account are for the purpose of disseminating beneficial information to the public, and do not mean agreeing with their views or confirming the complete authenticity of their content, and do not make any guarantees about their scientificity and seriousness. Other media, networks or individuals are not allowed to use the content of this official account without authorisation, and those who violate it shall bear legal responsibilities such as copyright. This official account is not responsible for all third-party advertisements appearing in the article, as well as all advertisements published.