¿Qué pasaría si los datos pudieran ayudar a predecir el pronóstico de un paciente, facilitar las operaciones hospitalarias u optimizar los fortuna humanos en la medicina? Un obra recién nacido de los estantes «,»La preeminencia de estudio en la atención médica«Muestra que esto ya está sucediendo y demuestra cómo escalarlo.
Escrito por Dimitris Bertsimas, el viceprovest del MIT para el enseñanza destapado, adjunto con dos de los ex alumnos de Bertsimas – Agni Orfanoudaki PhD ’21, profesor asociado de mandato de operaciones de la Universidad de Oxford Saïd Business School y Holly Wiberg PhD ’22, Profesor Asistente de Políticas Públicas e Investigación de Operaciones en Carnegie Mellon, el Ejemplar de Holly Wiberg a los Phd ’22, la Investigación de Operaciones Públicas de CARNEGIE en Carnegie Mellon, el Ejemplar ofrece un Holly Atlets de la vitalidad de la vitalidad, el Ejemplar de la Investigación de Operaciones de la Vigor. Descomposición. Con un vehemencia en las aplicaciones del mundo auténtico, la primera parte del obra establece bases técnicas, que abarcan el enseñanza inevitable y la optimización, mientras que la segunda parte del obra presenta estudios de casos integrados que cubren diversas especialidades clínicas y tipos de problemas utilizando analíticos descriptivos, predictivos y prescriptivos.
Parte de una serie más amplia, «The Analytics Edge in Healthcare» demuestra cómo explotar datos y modelos para tomar mejores decisiones adentro del sector de la atención médica, mientras que su predecesor, «»El borde de estudio«Se sumerge en la ciencia del uso de datos para construir modelos, mejorar las decisiones y juntar valía a las instituciones e individuos.
Bertsimas, quien todavía es el decano asociado de Business Analytics y los líderes de Boeing para el Profesor de Trámite de Operaciones Globales en la MIT Sloan School of Management, es el reformador detrás de 15.071 (la borde de estudio)un curso en MIT Open Learning’s Mitx Eso ha atraído a cientos de miles de alumnos en tilde y sirvió como inspiración detrás de la serie de libros. Bertsimas se tomó un alivio de la investigación y su trabajo en MIT Open Learning para discutir cómo el campo de la analítica está transformando el sistema de atención médica y compartir algunas formas sorprendentes en que los estudio ya se están utilizando en los hospitales.
P: ¿Cómo está cambiando el campo de la analítica la forma en que los hospitales brindan atención y administran sus operaciones?
A: Como colegial, siempre he aspirado a educar, escribir publicaciones y utilizar lo que hacemos en la experiencia. Por lo tanto, fundé Optimización del hospital holístico (H20) con el objetivo de optimizar las operaciones hospitalarias con el enseñanza inevitable para mejorar la atención al paciente. Hemos desarrollado una variedad de herramientas en el MIT y las hemos implementado en hospitales de todo el mundo. Por ejemplo, manejamos la duración de la estancia de los pacientes y sus índices de damnificación (una útil computarizada que predice el peligro de damnificación clínico de un paciente); Gestionamos la optimización de las enfermeras y cómo los hospitales pueden asignar fortuna humanos de guisa adecuada; Y optimizamos los bloques para cirugías. Este es el principio de un cambio en el que los métodos de estudio y IA ahora se están utilizando sobrado. Mi esperanza sería que este trabajo y este obra aceleren el meta de usar estas herramientas.
Por otra parte, he enseñado Un curso de nueve de la conferencia Dos veces con Agni y Holly en el Hartford Hospital System, donde me di cuenta de que estos métodos de estudio, que generalmente no se enseñan en las escuelas de medicina, pueden demostrarse para profesionales de la vitalidad, incluidos médicos, enfermeras y administradores. Para tener un impacto, debe tener métodos apropiados, implementarlos y aplicarlos, pero todavía necesita educar a las personas sobre cómo usarlos. Esto vincula acertadamente mi papel en Open Learning, donde nuestro objetivo es educar a los alumnos a nivel mundial. De hecho, Open Learning está lanzando esta IA Universal de Otoño, una experiencia dinámica de enseñanza en tilde que proporciona un conocimiento integral sobre inteligencia industrial, preparando a una audiencia entero de estudiantes para el empleo en nuestro mercado profesional en rápida proceso.
P: ¿Cuáles son algunas formas sorprendentes en que los estudio se están utilizando en la atención médica que la mayoría de la muchedumbre no esperaría?
A: Usando estudio, hemos corto la duración de la estancia de los pacientes en el Hospital Hartford de 5.67 días a cinco días. Tenemos un cálculo que predice la probabilidad de los pacientes de ser liberados; Por lo tanto, los médicos priorizan a los pacientes con la longevo probabilidad, preparándolos para el reincorporación. Esto significa que el hospital puede tratar a muchos más pacientes, y los pacientes permanecen en el hospital menos tiempo.
Por otra parte, cuando los hospitales vieron un aumento en la rotación de enfermeras durante la pandemia de Covid-19, desarrollamos un sistema analítico que tiene en cuenta la equidad y la equidad y disminuye los costos de tiempo extra, dando espacios preferidos a las enfermeras y disminuyendo sustancialmente la facturación común. Estos son solo dos ejemplos; Hay muchos otros en la que una perspectiva analítica para la atención médica y la medicina ha traumatizado una diferencia material.
P: Mirando en torno a el futuro, ¿cómo ve la inteligencia industrial que da forma al futuro de la atención médica?
A: De una guisa muy significativa: usamos el enseñanza inevitable para hacer mejores predicciones, pero la IA generativa puede explicarlas. Ya veo un movimiento en esa dirección. Es verdaderamente la proceso de la IA lo que hizo esto posible, y es emocionante. Asimismo es importante para el mundo, conveniente a sus capacidades para mejorar la atención y rescatar vidas.
Por ejemplo, a través de nuestro software en el sistema del Hospital Hartford, descubrimos que un paciente estaba empeorando y predijo a través de los estudio que empeorarían aún más. A posteriori de nuestra predicción, los médicos examinaron al paciente más de cerca y descubrieron que el paciente tenía un caso temprano de sepsis, una condición potencialmente mortal en la que el cuerpo rebate incorrectamente a una infección. Si no hubiéramos detectado la sepsis ayer, el paciente podría tener muerto. Esto marcó una diferencia auténtico en rescatar la vida de una persona.
P: Si tuviera que describir «la preeminencia de estudio en la atención médica» en una o dos palabras, ¿cuál sería y por qué?
A: El obra es una transición sucesivo en la atención médica porque es capaz de afectar al sector de la atención médica de una guisa que no se había hecho ayer. El obra verdaderamente describe mi trabajo en atención médica y sus aplicaciones en la última término.