Tin tức

Researchers at the University of Utah are using EHR data and machine learning to identify critical care patients at high risk for soft tissue injuries.

 - Fueled by EHR data, machine learning tools have shown potential in improving several areas of care delivery, including sepsis prediction, chronic disease management, and cancer detection.

As providers increasingly experience financial pressure to ensure patient safety, more organizations are seeking to use big data analytics tools to predict and prevent hospital-acquired conditions and potentially deadly infections.

Hospital-acquired pressure injuries are one area where researchers are applying these advanced technologies. Pressure injuries are prevalent among patients in intensive care units (ICUs), occurring in eight to ten percent of critical care patients. These injuries are also associated with longer hospital stays, more patient suffering, and increased healthcare costs.

“Pressure injuries are incredibly costly. AHRQ estimates that a single hospital-acquired pressure injury costs between $20,000 and $151,000 to treat,” Jenny Alderden, PhD, APRN, CCRN, CCNS, Assistant Professor at Boise State University’s School of Nursing, told HealthITAnalytics.com.

“These injuries are not reimbursed because CMS considers them preventable, and they're serious, reportable events. Hospitals have to cover that cost.”

While pressure injuries can be prevented, providers don’t always have the best means to stop them before they occur, explained Alderden, who also serves as an adjunct assistant professor at the University of Utah’s College of Nursing.

“If we can predict pressure injuries, we can prevent most of them. However, preventing them sometimes requires measures like specialty beds or more frequent skin assessments, which may not be feasible for every patient due to cost or time. That's where risk assessment and predictive modeling come in,” she said.

Alderden and her team examined five years of EHR data on patients admitted to the ICU at the University of Utah Hospital. Among a sample of 6,376 patients, 516 developed pressure injuries of stage 1 or greater, and 257 developed pressure injuries of stage 2 or greater.

The group developed and applied a machine learning algorithm to the retrospective data to identify patients at risk of developing pressure injuries. The model reached an area under the receiver operating characteristic curve of 0.79, a significant improvement over traditional methods of pressure injury risk stratification. Alderden noted that while most ICUs in the United States use a method called the Braden Scale, this approach reaches an average area under curve of just 0.68.

“The problem with the Braden Scale is that it lacks predictability,” she said. “Other studies have demonstrated that it classifies almost all ICU patients as high risk. So, it's highly sensitive but it's not at all specific; it can't differentiate. It doesn't help us determine what we need to do based on the score.”

In addition to generating more accurate predictions, the machine learning method could streamline clinical workflows, reducing burnout and improving care.

“Our model doesn't require bedside nurses to enter data into a tool the way the Braden scale does,” Alderden said. “The data comes right out of the EHR, so that nurses can use the result, but they don’t have to spend their time putting information into a model. We’re really aiming to reduce nurses' documentation burden.”

Researchers also incorporated new, previously unexamined variables into the model to improve its accuracy, including time required for surgery and hemoglobin levels.

“We worked with a multi-disciplinary clinician team to identify the variables of interest. That turned out to be important, because some of the significant variables we collected, such as surgical time, greatly impacted our mean decrease in accuracy but had not been well studied as contributors to pressure injuries.”

As the healthcare industry continues to evolve into a more value-based landscape, more organizations will turn to artificial intelligence and machine learning to personalize patient care and enhance health outcomes.

“I haven't seen many machine learning models used for clinical decision support at the bedside yet, but I think that's the future of nursing,” Alderden said. “Clinicians in the ICU generate enormous amounts of data about patients and their responses to treatment. I think that we'll soon be able to use that data to identify patients who share characteristics and vulnerabilities so that we can customize our care to our patients.”

“The data that clinicians produce will be key in that work, as well as machine learning technology. Pressure injury risk prediction is one example of where clinicians can apply big data analytics tools to improve care.”

Ultimately, the research team expects to improve the model until it is ready to implement at the point of care and boost clinical decision-making.

“Right now, we're working on next steps. We're testing a model in a clinically similar population. After that, we plan to calibrate it to optimize specificity, so it can be used to identify the highest risk ICU patients,” Alderden said.

“Finally, we’ll work to simplify the model, because our aim is to deploy it in the EHR at the University of Utah as a clinical decision support tool. We want nurses to see which patients are at high risk for pressure injury, and then be able to carry out appropriate interventions.”

By healthitanalytics.com

Bài viết khác

Mã độc mã hóa dữ liệu tống tiền sẽ tiếp tục gây thiệt hại nặng nề hơn

Các chuyên gia đều có chung nhận định ransomware, mã độc mã hóa dữ liệu tống tiền không có dấu hiệu chững lại mà tiếp tục gây thêm nhiều thiệt hại nặng nề hơn cho các tổ chức, doanh nghiệp và người dùng trong thời gian tới.

Trung Quốc khởi động đại dự án xây dựng 10 cụm trung tâm dữ liệu mới

Theo Tân Hoa xã, Trung Quốc sẽ phát triển 8 trung tâm tính toán quốc gia và 10 cụm trung tâm dữ liệu (TTDL) mới có thể thu hút 63 tỷ USD đầu tư mỗi năm.

Facebook nhận án phạt 19 triệu USD tại châu Âu

Cuộc điều tra của Liên minh châu Âu (EU) cho thấy Meta, công ty mẹ Facebook, không ngăn chặn được các vụ xâm phạm dữ liệu năm 2018.

'Gã khổng lồ' Microsoft ngừng bán sản phẩm và dịch vụ tại Nga

“Gã khổng lồ” công nghệ Microsoft Corp ngày 4/3 cho hay sẽ ngừng bán sản phẩm và dịch vụ mới tại Nga, trở thành công ty phương Tây mới nhất "cắt đứt" hoạt động với Nga sau khi nước này triển khai chiến dịch đặc biệt tại Ukraine.

Samsung rót thêm gần 1 tỷ USD vào Thái Nguyên

UBND tỉnh Thái Nguyên vừa tổ chức trao Giấy chứng nhận đăng ký đầu tư mở rộng Dự án Samsung Electro-Mechanics Việt Nam với số vốn tăng thêm 920 triệu USD.

Google thay đổi hệ thống theo dõi quảng cáo trên thiết bị Android

Hãng công nghệ Google ngày 16/2 công bố kế hoạch hạn chế theo dõi quảng cáo (ad tracking) trên hệ điều hành Android chạy trên hàng tỷ thiết bị, một vấn đề nhạy cảm liên quan đến quyền riêng tư mà hãng đối thủ Apple đã xử lý trên những chiếc iPhone của mình.

Bí mật phía sau những ứng dụng tăng trưởng triệu người dùng

Không chỉ “hữu xạ tự nhiên hương”, nhiều ứng dụng đạt được mốc tăng trưởng triệu người dùng thường áp dụng một số quy tắc gần như bắt buộc.

Telcel được Mexico cấp phép cung cấp dịch vụ 5G lớn nhất Mỹ Latinh

Công ty Radiomovil Dipsa (Telcel) đã được Viện Viễn thông Liên bang (IFT) tại Mexico cấp phép cung cấp dịch vụ 5G, qua đó mở đường cho doanh nghiệp này vận hành mạng 5G thương mại lớn nhất Mỹ Latinh.

Indonesia soạn luật buộc các tập đoàn công nghệ trả phí thông tin

Chính phủ Indonesia đã bày tỏ sự ủng hộ đối với một dự thảo quy định buộc các nền tảng tổng hợp tin tức trực tuyến trả tiền cho các tờ báo, hãng tin và nhà xuất bản địa phương

Intel ra mắt chip mới cho các ứng dụng công nghệ chuỗi khối

Tập đoàn Intel Corp vừa ra mắt một loại chip mới cho các ứng dụng công nghệ chuỗi khối (blockchain) như đào bitcoin hay đúc NFT để tận dụng sự gia tăng trong việc sử dụng các đồng tiền kỹ thuật số

Hàn Quốc dự định đầu tư 108,2 triệu USD vào các dự án dữ liệu trong năm nay

Bộ Khoa học Công nghệ-Thông tin truyền thông Hàn Quốc ngày 13/2 cho biết, họ có kế hoạch đầu tư 129,8 tỷ won (108,2 triệu USD) để tăng cường các dự án dữ liệu trong năm nay, bao gồm phân phối "chứng từ dữ liệu" để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Những nguyên tắc viết email “chuẩn” mà bạn nên nhớ

Trong thời đại công nghệ số ngày nay, có nhiều hình thức trao đổi thông tin liên lạc giữa những người bạn với nhau, trong đó không thể thiếu việc soạn thảo email. Làm cách nào để thực hiện gửi 1 email với đầy đủ các nội dung, có hình thức chuyên nghiệp mà không mắc phải những sơ sót thông thường. GenSign xin gửi đến các bạn những lưu ý cơ bản để mỗi chúng ta có thể tham khảo, bổ sung thêm vào kỹ n

What the future of cloud computing holds for health insurance companies

IaaS and SaaS offerings are enabling payers to run analytics against claims and other data in new ways that enable them to operate more efficiently.

The business case for health insurers to embrace public cloud

Sharing systems and data, speed to market and agility and improved security are among the reasons payers are making the move to cloud

Fujitsu Launches "Healthcare Personal service Platform" to Manage Health and Medical Information

Strongly supporting companies and regional authorities that seek to provide new services for healthy, more fulfilling lifestyles

HIMSS and Elsevier Announce Global Digital Healthcare Awards for 2019

Awards calls for outstanding ICT and innovation projects in healthcare to be nominated as industry best practice.The Healthcare Information and Management System (HIMSS) and Elsevier, a world leading provider of scientific, technical and medical information products and services, have announced the locations which will be hosting the HIMSS-Elsevier Digital Healthcare Award this year.

How ICT can improve the health of healthcare

Like any other industry, the healthcare sector is striving to reduce costs and increase productivity. This has in turn put healthcare IT professionals under pressure to find the most effective combinations of new technology to realise these improvements.

Big tech poised to beat healthcare in reaping value from artificial intelligence, report says

Amid all the promise AI brings, a new report warns that healthcare payers and providers must move quickly to ensure they have the right talent and data to succeed.

Collaboration Key to EHR Alert Optimization

The research hospital is fostering a culture of collaboration to improve its EHR alerts and reduce alarm fatigue.