An AI-Enabled Predictive Harm Response Management Algorithmic Tool to Reduce Adverse Events in Health Care Settings (PreHaRM): Protocol for a Three-Phase Model Development and Pilot-Testing Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current data analysis and coordination methods do not effectively support nurses and midwives in risk reduction, as retrospective reporting does not allow real-time insights and precludes proactive, preventive care. Analysis of administrative data within Australia's health care sector to predict risk may help address this shortcoming. Predictive analytics can transform these data into meaningful insights, identifying harm risk profiles that benefit the performance of Australian and international clinical programs. Importantly, these tools may support nurses and midwives in preventing adverse events and predicting high-risk situations. Researchers, in collaboration with local health network staff, will develop a proof-of-concept predictive risk algorithm. The "predictive harm response management algorithmic tool to reduce adverse events in healthcare settings" program (project DHCRC-0156) will provide real-time insights via an interactive dashboard, enabling nurses, midwives, and health administration to assess risks and optimize resources in health care settings. This protocol details the algorithm development activities for subproject 1a, predictive risk model development, which aims to develop and pilot-test a predictive harm algorithm across 2 South Australian local health networks. OBJECTIVE: This study aims to identify the clinical harm outcome of interest and relevant data sources per site and build a suitable data solution to model predictors of harm risk and identify actionable clinical, workforce, and environmental factors that affect the harm outcome of interest. METHODS: This study design includes three phases: (1) model generation, (2) model evaluation, and (3) prototype development. Data linkage by SA-NT DataLink can only proceed following approval from each of the following: the South Australia Department for Health and Wellbeing Human Research Ethics Committee, the University of South Australia Human Research Ethics Committee, and hospital governance committees. The clinical dataset will be split into a training set, a validation set, and a test set. Exploratory data analysis will be undertaken to ascertain features and classify outcomes from the raw dataset. Derived features will be computed, feature correlations will be estimated, and initial feature selection will be performed. Iterative model development will occur over 3 stages, and a dashboard to display these results will be developed. RESULTS: The study commenced on July 19, 2021, and will conclude on December 31, 2025. Finalized results are expected in December 2025. CONCLUSIONS: This research will conclude with the development of the algorithm for transferability to health care environments. Research activities will be detailed in publicly available reports and manuscripts prepared for peer-reviewed journals that will be drafted in accordance with existing and appropriate checklists. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/75474.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».