智能化预检分诊系统在急诊患者中的应用效果

目的:观察智能化预检分诊系统在急诊患者中的应用效果。方法:选取2020年1月至2022年1月该院急诊收治的120例患者进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为对照组和研究组各60例。对照组采用常规急诊预检分诊,研究组采用智能化预检分诊系统分诊,比较两组抢救成功率、分诊准确率、候诊时间、风险事件发生率、医疗纠纷发生率及就诊满意度。结果:研究组抢救成功率和分诊准确率均高于对照组,候诊时间短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组风险事件发生率、医疗纠纷发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组就诊满意率为96.67%(58/60),高于对照组的76.67%(46/60),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:智能化预检分诊系统应用于急诊就诊患者可提高抢救成功率、分诊准确率和就诊满意率,缩短候诊时间,以及降低风险事件发生率和医疗纠纷发生率的效果优于常规急诊预检分诊效果。

智能预诊系统结果准确性的评价研究

目的评估国内App中常见的智能预诊系统结果准确性。方法截止2018年1月1日,在Apple App Store中筛选包含智能预诊功能的、免费的、面向公众的、针对人群的、针对全病种的7个App,在标准化病人案例中筛选内科病例7例,外科病例4例,妇科病例2例,儿科病例2例。按照病例所述病情逐一输入所筛选出的智能预诊系统中,记录系统出示的预诊结果,统计正确的诊断是否列在第一项、正确的诊断是否列在前三项、是否列出正确诊断。结果①所有APP中仅AppA询问用户的身高、体重,AppC并未询问用户的身高、体重、性别、年龄就开始问诊,有3个系统允许用户在查找症状时同时输入多个症状;②预诊结果准确率为64.76%,正确诊断列在第一项占26.67%,正确诊断列在前三项的占39.05%。结论当前现有的预诊系统结果准确性仍较低,用户应理性看待智能预诊系统的预诊结果,不能盲目依赖。

数字化、人工智能技术辅助早期筛查和早期诊断儿童孤独症谱系障碍

目的探索使用数字化、人工智能预诊系统辅助早期筛查、早期诊断儿童孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)的可行性,建立ASD“社区初筛-区妇幼复筛-三甲医院诊断”的三级筛查诊断模式。方法采用分层随机抽样的方法,从广州市白云区全区23个街镇按经济水平高中低随机抽取3个街镇为调查点,于2022年1月1日至2022年12月31日,在儿童保健/预防接种服务时,使用数字化、人工智能预诊系统对调查点内所有18~30月龄儿童进行ASD网络初级筛查;初级筛查阳性者转诊至广州市白云区妇幼保健院,使用CHAT⁃23量表B部分、儿心量表-Ⅱ和S-S语言发育迟缓评价法进行面对面复筛;复筛阳性病例转诊至三甲医院使用DSM⁃V进行确诊。结果共纳入3175例儿童,初筛阳性率为12.15%(386/3175);复筛阳性率为1.45%(46/3175);最终确诊ASD 39人,其中男童28人,女童11人;ASD整体患病率为1.23%。男童现患率为1.58%,女童现患率0.78%,差异有统计学意义(χ2=4.15,P=0.04)。结论应用数字化、人工智能预诊系统辅助早期筛查、早期诊断ASD儿童具有良好的临床应用价值;应推动建立ASD“社区初筛-区妇幼复筛-三甲医院诊断”的三级筛查诊断模式。