机器学习在操作室管理中的作用:系统审查
Alaa Merghani Abdelrazig Merghani1, Abdullah Khaled Ahmed Esmail2,3, Ahmed Mohamed Elamin Mubarak Osman4
1General Medicine, National Ribat University, Khartoum, SDN.
Cureus
|March 24, 2025
概括
机器学习 (ML) 通过预测外科病例取消,优化资源配置和预测病例长度,显著改善了手术室管理. 需要进一步的创新来充分利用人工智能 (AI) 以获得更好的患者结果和效率.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 运营研究 运营研究
背景情况:
- 机器学习 (ML) 提供先进的数据分析功能.
- 操作室 (OR) 管理面临效率和资源分配方面的挑战.
- 在OR管理中应用ML是一个新兴的领域.
研究的目的:
- 系统地审查有关ML在OR管理中的角色的文献.
- 确定ML在外科环境中的关键应用和挑战.
主要方法:
- 在五个数据库中按照PRISMA指南进行系统的文献搜索.
- 包含和排除标准适用于最初识别的608项研究.
- 对21项选定的研究进行了最终审查.
主要成果:
- ML对外科病例取消检测产生了重大影响.
- ML有助于优化麻醉后单位资源配置.
- 像神经网络,XGBoost和随机森林这样的ML算法可以提高外科病例长度预测的准确性和资源效率.
结论:
- ML正在推进外科医学,特别是在OR管理方面.
- 需要解决数据隐私和访问等挑战.
- 进一步的人工智能创新至关重要,以实现其充分潜力,改善患者的治疗结果和医疗保健的生产力.
