在一项使用人工智能（AI）的试验中，未能按时赴医生预约的患者数量减少了近三分之一，这可能为资金紧张的英国国民医疗服务体系（NHS）节省一大笔资金。
每月有超过 100 万次全科医生预约被错过，相当于每 20 次预约中就有 1 次未到诊。这给本就因人口老龄化需求而不堪重负的医疗体系增加了压力。
现在，一家位于利兹的软件公司 TPP 开发了一种人工智能工具，可以预测哪些患者最有可能不按时赴约。
该公司利用机器学习模型，根据一系列因素分析患者行为模式。其算法分析包括年龄、性别和预约历史等人口统计细节。TPP 的研究和分析总监克里斯·贝茨博士告诉《星期日邮报》，来自城市地区社会经济地位较低的年轻男性成年人最有可能错过全科医生预约。
他说，住在全科医生诊所附近的患者比住得远的患者更有可能不赴约，但原因尚不清楚。
有了关于最有可能不赴约患者类型的信息，全科医生诊所可以采取行动促使他们按时就诊，比如在预约时间临近时给他们发送额外的短信提醒，并打电话给他们。这个想法不是基于人工智能档案剥夺患者看医生的机会，而是通过给他们额外的提醒来鼓励他们前来。
“医疗保健领域对人工智能的宣传过多，但实际成果不足——我们正在改变这一现状，”他说。
“这是机器学习将为医疗保健带来的一个绝佳范例，有助于为一线团队和患者解决实际问题，”贝茨博士补充道。
根据英国国民医疗服务体系自己的数据，未到诊的预约每年给该体系造成 2.16 亿英镑的损失，足以支付 2325 名全职医生的工资。这场危机的规模促使前首相里希·苏纳克考虑对每次错过咨询的患者处以 10 英镑的罚款，但这个想法被悄悄放弃。
诺福克郡对该技术的成功试验现在正在全国推广。
“自从我们开始使用这份报告，我们的未到诊（Did Not Attend）率下降了 30%，从试点开始相当于数百次预约，”拥有超过 11000 名患者的三一和鲍索普诊所的手术经理凯伦·贝尔说。她补充说，被标记为红色或琥珀色未到诊风险的患者会在预约前一晚收到短信。
TPP 还在使用人工智能帮助肿瘤学家比以前更早地检测出患者的卵巢癌和其他癌症。
“未到诊算法只是个开始——我们有一套人工智能解决方案即将推出，重点关注英国国民医疗服务体系的关键临床和运营优先事项，”贝茨博士补充道。
