研究人员使用AI将患者与初级保健医生进行匹配

由于ZocDoc，SimplyBook和Doodle等按需服务，寻找初级保健医生比过去更简单。但是，与符合您(或您家人)个性的临床医生相匹配是另一回事。

莱特州立大学，加州大学戴维斯分校和Universidade Nova de Lisboa研究人员认为人工智能(AI)可以发挥作用。在一篇新论文(“ 用于初级保健中的患者 - 医生配对的混合推荐系统 ”)中，他们提出了一种推荐系统，他们声称通过改进患者与医生的匹配使得初级保健提供者“更容易接近”。

他们写道：“鉴于对患者 - 医生关系的信任在改善患者的健康状况和对患者的护理满意度方面发挥着核心作用，最好将患者与家庭医生相匹配，以便他们愿意以高度信任的方式进行咨询。” “[我们的方法]为每位患者提供他们可能最信任的个性化医生建议。”

在设计算法时，该团队考虑了已经证明影响患者对初级保健医生的信任和信心的因素 - 特别是人口统计学特征和“心理社会”因素，如“被认真对待”和“参与决策”。 ”

然后，他们从葡萄牙的私人医疗保健提供者和临床网络获取数据，该网络每年为250多万患者提供服务。在2012年至2017年期间，患者和医生之间有4200万次互动的数据库(“互动”在此定义为包括一套服务，用于治疗临床症状)，加上基本的人口统计信息(性别，年龄，住所等)。 )，医生登记数据，以及描述医院住院手术程序的补充数据集，他们着手培训该系统。

它没有对所有患者进行同样的治疗。相反，它仅根据其人口统计特征匹配新患者，同时访问临床医生的现有患者受到修改的“混合”推荐，其考虑了诸如交互，人口统计和行为之类的元数据。

因为设计用于跨不同用例进行配对的系统不能特别好地扩展，所以团队训练它学习“潜在表征” - 其特征的组合 - 用于患者和医生之间的交互。这使它能够推断出来自类似患者的新患者的偏好。

由此产生的AI能够使80%%以上的相关初级保健医生与基线的37%%相匹配。在未来，研究人员计划将其部署到数字医疗系统中，以收集患者的偏好并评估对照试验中的建议。

他们写道：“持续的护理和熟悉有助于医生更好地了解患者的需求，帮助患者采取预防措施，过上更健康的生活，从而增强关系的力度。” “潜在的逻辑很简单：信任医生的患者更有可能听从他们的建议，并与他们建立长期的关系。

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