渥太华儿童医院（CHEO）的研究人员已启用人工智能来帮助解决一个棘手的问题：大量在该医院急诊科寻求紧急精神健康护理的儿童和青少年，会在六个月内再次返回。人工智能可能有助于减少其中一些急诊就诊。
这些被称为“复诊”的情况令人担忧，因为六个月内有不止一次急诊就诊经历的儿童和青少年精神健康患者，出现不良健康后果的风险更高，包括更高的自杀、自残和总体死亡率。
它们也加剧了本已不堪重负的急诊科日益增长的护理需求，尤其是在最近几年。根据CHEO研究所精准儿童和青少年心理健康合作实验室主任Kathleen Pajer博士领导的研究，从2000年代中期到新冠疫情，儿童和青少年因精神健康问题前往急诊科的就诊量增长了2到5倍。2020年至2022年间，就诊率开始下降，但精神健康就诊量并未像其他急诊就诊量那样下降。该实验室整合了生物学、社会、环境和临床因素，以更全面地了解每位年轻患者的精神健康需求。
CHEO的精神健康急诊就诊率高于加拿大其他同类儿科机构。Pajer表示，高达20%至30%的儿童和青少年会再次，有时是反复回到急诊室寻求紧急帮助。
她领导了一项研究，旨在开发一种使用机器学习技术的预测算法，以帮助识别出那些复诊风险最高的患者，从而确保他们获得更多支持。该研究最近发表在《BMC医学信息学与决策》上。
研究发现，机器学习（一种人工智能）在预测哪些患者最可能重返急诊方面，比医生等人的工作做得更好。它通过选择某些特征并利用它们生成预测来实现这一点。Pajer说，计算机预测谁会重返急诊的准确率略高于70%。
她表示，仍有工作要做，需要使用更多变量并纳入临床意见来完善结果。一旦工作最终确定，医院的临床医生将帮助制定一个针对高风险年轻患者的协议。这可能包括提供更多支持，以帮助他们与门诊项目建立联系，或进行更多接触以评估患者是否获得了所需的帮助。
Pajer说，大多数因精神健康需求而就诊急诊的患者在离开时会得到后续转诊，但转诊往往需要很长时间。她表示，对于那些被认定为风险最高的患者，“也许我们需要保持更密切的联系。”
她说，目标是识别出这些儿童和青少年，并帮助他们与满足其需求的项目建立联系，并在他们获得该服务前提供额外支持。她指出，一些年轻人之所以重返急诊，是因为门诊护理的等待时间太长。
CHEO临床服务高级副总裁兼首席护理执行官Tammy DeGiovanni表示，医院的临床团队已经在努力识别哪些因精神健康问题寻求急诊护理的患者最令人担忧。人工智能技术能够通过电子记录进行挖掘，以支持这项工作，识别需要额外支持的患者。DeGiovanni说，这项工作强化了医护人员的直觉判断，为经验不足的临床医生提供支持，并释放了他们的脑力去做更多事情。
“它增强了临床护理，而不是取代它。”
她表示，CHEO在使用人工智能研究问题并将这些发现交到临床医生手中方面有良好记录。她说，对个别患者进行密切跟踪，并为他们联系社区中最合适的合作伙伴，这样会更好。这也应该通过减少重复就诊来帮助急诊科。
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