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emergency department
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AI框架旨在将医院急诊滞留时间缩短70%
研究人员开发了一个新的框架，通过主动申请住院床位来减少急诊科（ED）的滞留时间。该系统使用患者入院概率和离院时间的预测来指导早期床位申请，并将其表述为马尔可夫决策过程。使用大型急诊科数据的模拟表明，这些主动申请可以显著缩短滞留时间和总体住院时间，其中新供应商启发式方法在急诊科性能和住院床位利用率之间提供了有利的平衡。
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AI模型在医院间自残预测泛化方面存在困难
两篇新研究论文探讨了使用自然语言处理（NLP）模型从急诊分诊记录中预测自残的挑战和潜在解决方案。第一篇论文将不同医院之间的词汇和语义变异视为模型泛化问题的关键原因。第二篇论文提出了一种证据增强的机器学习方法，将传统方法与基于大型语言模型（LLM）的筛查相结合，以提高模型在不同机构间的可迁移性并准确识别自残方法。