الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · arXiv · 2026-10-23

هل تخفف بروتوكولات السعة الكاملة الاستباقية الموجَّهة بالتعلم الآلي من اكتظاظ أقسام الطوارئ؟ تقييم قائم على المحاكاة

العنوان الأصلي: Do Machine Learning-Guided Proactive Full Capacity Protocols Mitigate Emergency Department Overcrowding? A Simulation-Based Evaluation

تختبر الدراسة ما إذا كان بإمكان التعلّم الآلي تفعيل بروتوكولات السعة الكاملة في أقسام الطوارئ قبل تفاقم الازدحام، بدلاً من تفعيلها بعد تجاوز العتبات. وفي محاكاة معايَرة على مستشفى أمريكي كبير، قاد نموذج يتنبأ بازدحام غرفة الانتظار قبل ست ساعات تفعيلاً استباقياً، مقارنةً بتفعيل تفاعلي على مدى 365 يوماً و10 تكرارات. وقد خفّض التفعيل الاستباقي بشكل ملحوظ المدة الزمنية فوق عتبة الازدحام ومدة البروتوكول، كما خفّض تباين الازدحام والازدحام الشديد، في حين لم تكن الفروق في مدة الإقامة وأوقات الانتظار ذات دلالة إحصائية.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →