使用机器学习进行血管外科趋势的预测建模:对爱尔兰公共和私人第三级推中心的比较研究
Sherif Sultan1,2,3, Yogesh Acharya1,3,4, Mohamed S Sultan1
1Department of Vascular and Endovascular Surgery, Western Vascular Institute, University Hospital Galway, University of Galway, Galway, Ireland.
由于需求增加和人口老龄化,血管外科手术到2050年将面临预计的劳动力短缺. 人工智能模型预测需要更多的专家或提高效率来满足未来的医疗保健需求.
科学领域:
- 血管外科 血管外科
- 医疗保健 劳动力规划 医疗保健 劳动力规划
- 医疗数据分析 医学数据分析
背景情况:
- 全球和爱尔兰血管疾病的发病率不断上升,人口老龄化加剧了这种情况.
- 在血管外科手术中对熟练的医疗保健专业人员的需求日益增加.
- 在血管外科手术中需要积极的员工评估和规划.
研究的目的:
- 分析目前的血管干预实践.
- 使用人工智能预测未来血管外科工作人员的容量和规模.
- 预测未来22年血管和内血管外科手术的趋势.
主要方法:
- 使用监督机器学习 (ML) 回归模型.
- 分析了来自爱尔兰一个高容量血管中心的二十年 (2002-2023) 的数据集.
- 包括对大动脉,动脉和外周血管干预的数据.
主要成果:
- 进行了1653次大动脉,1185次动脉和3069次外周血管干预.
- 观察到私营部门腹动脉动脉瘤干预增加了73倍,而公共部门增加了1.25倍.
- 预计到2050年,血管外科医生短缺,需要增加外科医生工作量或培训.
结论:
- 预计血管外科的劳动力不足以满足未来二十年的需求.
- 解决短缺问题的策略包括培训更多专家或通过AI/ML集成提高效率.
- 确保劳动力的可持续性和高质量的患者护理需要战略规划和技术采用.
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