The Impact of Artificial Intelligence on Waiting Time for Medical Care in an Urgent Care Service for COVID-19: Single-Center Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To demonstrate the value of implementation of an artificial intelligence solution in health care service, a winning project of the Massachusetts Institute of Technology Hacking Medicine Brazil competition was implemented in an urgent care service for health care professionals at Hospital das Clínicas of the Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo during the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the impact of implementation of the digital solution in the urgent care service, assessing the reduction of nonvalue-added activities and its effect on the nurses' time required for screening and the waiting time for patients to receive medical care. METHODS: This was a single-center, comparative, prospective study designed according to the Public Health England guide "Evaluating Digital Products for Health." A total of 38,042 visits were analyzed over 18 months to determine the impact of implementing the digital solution. Medical care registration, health screening, and waiting time for medical care were compared before and after implementation of the digital solution. RESULTS: The digital solution automated 92% of medical care registrations. The time for health screening increased by approximately 16% during the implementation and in the first 3 months after the implementation. The waiting time for medical care after automation with the digital solution was reduced by approximately 12 minutes compared with that required for visits without automation. The total time savings in the 12 months after implementation was estimated to be 2508 hours. CONCLUSIONS: The digital solution was able to reduce nonvalue-added activities, without a substantial impact on health screening, and further saved waiting time for medical care in an urgent care service in Brazil during the COVID-19 pandemic.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».