AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · arXiv · 2026-10-23
Apakah Protokol Kapasitas Penuh Proaktif Berpemandu Pembelajaran Mesin Dapat Mengurangi Kepadatan Berlebih di Instalasi Gawat Darurat? Evaluasi Berbasis Simulasi
Judul asli: Do Machine Learning-Guided Proactive Full Capacity Protocols Mitigate Emergency Department Overcrowding? A Simulation-Based Evaluation
Studi ini menguji apakah machine learning dapat memicu Full Capacity Protocol di instalasi gawat darurat sebelum kepadatan menumpuk, bukan setelah ambang batas terlampaui. Dalam simulasi yang dikalibrasi pada sebuah rumah sakit besar di AS, model yang memprediksi kepadatan ruang tunggu enam jam ke depan mendorong aktivasi proaktif, dibandingkan dengan aktivasi reaktif selama 365 hari dan 10 replikasi. Aktivasi proaktif secara signifikan mengurangi waktu di atas ambang kepadatan dan durasi protokol, serta mengurangi variabilitas kepadatan dan kemacetan ekstrem, sedangkan perbedaan lama rawat dan waktu tunggu tidak signifikan secara statistik.