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在接受家庭护理助理收集的常规健康数据和观察记录的培训后，AI可用于预测老年人在事件发生前一至两周内的医疗紧急情况。先进的意见不仅可以指导预防保健，还可以节省不必要的住院和交通费用。

研究人员在PLOS一号本周发布的初步研究中证明了这一概念。

该团队代表法国的许多机构，对301名75岁或以上的老年人进行了一项前瞻性研究，这些老年人定期接受家庭护士的探视。

每次就诊后，助手将每个患者27个指标中的功能指标输入智能手机应用程序。这些指标包括站立、进食和活动的能力，以及情绪变化的迹象、孤独和其他可能增加突发事件总体风险的因素。

研究人员总结了这些数据，总计近10，000个读数和观察值，并将其与为301名参与者提供的er治疗记录一起进行了分析。

该团队使用机器学习从数据存储中创建了一个算法，可以预测7天内的ER访问和10个月内的14天。

通过对照ER记录检查算法的性能，他们发现该工具预测的ER访问的准确率在7天内为70%，在14天内为67%。

这些结果令人鼓舞，研究人员得出结论，他们的探索性工作可以用于开发实时风险识别的调查系统。

作者注意到这项研究招募的家庭护理助理的高度参与意愿，并将这一成功归因于基于智能手机的流程的简单性。

他们写道：“对于使用家庭护理的老年人来说，家庭护理助理的参与和授权是一种很有前途的健康监测方式，可以在不增加卫生支出成本的情况下改善慢性病和医疗事件的管理。”“据我们所知，研究人员还没有报道过这种家庭护理方法，我们的研究表明，即使是长期参与家庭护理助理也是可行的。”