La corrispondenza dei modelli e la previsione di un'esigenza urgente negli ospedali è un compito difficile per il personale medico qualificato, ma non per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Il personale medico non ha il lusso di osservare ciascuno dei propri pazienti a tempo pieno. Sebbene incredibilmente bravi a identificare i bisogni immediati dei pazienti in circostanze ovvie, gli infermieri e il personale medico non possiedono le capacità di discernere il futuro da una complessa gamma di sintomi dei pazienti esibiti in un periodo ragionevole. L'apprendimento automatico ha il lusso non solo di osservare e analizzare i dati dei pazienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ma anche di combinare informazioni raccolte da più fonti, ad esempio documenti storici, valutazioni quotidiane da parte del personale medico e misurazioni in tempo reale di elementi vitali come la frequenza cardiaca, l'uso di ossigeno e pressione sanguigna. L'applicazione dell'IA nella valutazione e previsione di imminenti attacchi di cuore, cadute, ictus, sepsi e complicanze è attualmente in corso in tutto il mondo.
Un esempio reale è il modo in cui l'Ospedale El Camino ha collegato i dati EHR, l'allarme del letto e l'infermiere per chiamare dati chiari all'analisi per identificare i pazienti ad alto rischio di cadute. L'ospedale El Camino ha ridotto del 39% le cadute, un grave costo per gli ospedali.
Le metodologie di apprendimento automatico utilizzate da El Camino sono la punta dell'iceberg, ma rappresentano in modo significativo il futuro dell'assistenza sanitaria utilizzando approfondimenti incentrati sull'azione o analisi delle prescrizioni. Stanno usando un piccolo sottoinsieme delle potenziali informazioni disponibili e le azioni fisiche intraprese dal paziente come uscire dal letto e premere il pulsante di aiuto insieme alle cartelle cliniche - una misurazione periodica da parte del personale ospedaliero. I macchinari ospedalieri non stanno attualmente alimentando dati significativi da monitor cardiaci, monitor respiratori, monitor di saturazione di ossigeno, ECG e telecamere in dispositivi di archiviazione di grandi quantità di dati con identificazione degli eventi.
