启用人工智能的心电图警报系统的经济分析:实用随机试验对死亡率结果的影响
Ping-Hsuan Hsieh1, Chin Lin2, Chin-Sheng Lin3
1School of Pharmacy, National Defense Medical Center, Taipei, Taiwan, ROC.
NPJ digital medicine
|June 10, 2025
概括
一个AI-enabled心电图 (AI-ECG) 的干预有效地降低了住院患者的死亡率. 这项研究发现,AI-ECG方法从卫生支付人的角度来看是具有成本效益的.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 人工智能在医学中的应用
- 心脏病学 心脏病学
背景情况:
- 以前的研究 (NCT05118035) 显示,人工智能支持的心电图 (AI-ECG) 减少了住院患者的死亡率.
- 人工智能心电图 (AI-ECG) 结合了人工智能报告和医生警报,以识别高风险个体.
研究的目的:
- 从台湾的卫生支付人的角度评估AI-ECG的成本效益.
- 评估干预后90天的经济影响.
主要方法:
- 从电子健康记录中收集的成本数据.
- 增量成本效益比率 (ICER) 计算为每次避免死亡.
- 用于不确定性分析的非参数引导技术.
主要成果:
- 90天全因死亡率在AI-ECG组为3.6%,对照组为4.3% (15,965名患者).
- 整体医疗费用相似 (6204美元与5803美元),尽管AI-ECG组的药物和ICU费用较高.
- 每个避免死亡的ICER为59,500美元,其中95%的概率质量低于409,321美元的支付意愿门.
结论:
- AI-ECG在降低住院患者死亡率方面表现出有利的成本效益.
- 该干预措施支持成本效益高的医疗保健资源分配,尽管存在固有的不确定性.


