ఆస్పత్రులలో అత్యవసర అవసరాన్ని సరళితో సరిపోల్చడం మరియు అంచనా వేయడం నైపుణ్యం కలిగిన వైద్య సిబ్బందికి చాలా కష్టమైన పని, కానీ AI మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి కాదు. వైద్య సిబ్బందికి వారి ప్రతి రోగిని పూర్తి సమయం ప్రాతిపదికన పరిశీలించే లగ్జరీ లేదు. స్పష్టమైన పరిస్థితులలో రోగుల యొక్క తక్షణ అవసరాలను గుర్తించడంలో చాలా మంచిది అయినప్పటికీ, నర్సులు మరియు వైద్య సిబ్బంది సహేతుకమైన వ్యవధిలో ప్రదర్శించబడే సంక్లిష్ట రోగి లక్షణాల నుండి భవిష్యత్తును గుర్తించే సామర్థ్యాలను కలిగి ఉండరు. మెషిన్ లెర్నింగ్ రోగి డేటాను 24/7 పరిశీలించడం మరియు విశ్లేషించడం మాత్రమే కాదు, బహుళ వనరుల నుండి సేకరించిన సమాచారాన్ని, అంటే చారిత్రక రికార్డులు, వైద్య సిబ్బంది రోజువారీ మదింపులను మరియు హృదయ స్పందన రేటు, ఆక్సిజన్ వాడకం వంటి ప్రాణాధారాల యొక్క నిజ-సమయ కొలతలను కలపడం. మరియు రక్తపోటు. ఆసన్న గుండెపోటు, జలపాతం, స్ట్రోకులు, సెప్సిస్ మరియు సమస్యల అంచనా మరియు అంచనాలో AI యొక్క అనువర్తనం ప్రస్తుతం ప్రపంచవ్యాప్తంగా జరుగుతోంది.
ఎల్-కామినో హాస్పిటల్ EHR, బెడ్ అలారం మరియు నర్సు కాల్ డేటాను డేటాను విశ్లేషణలకు ఎలా అనుసంధానించిందనేది వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ. ఎల్ కామినో హాస్పిటల్ జలపాతాలను 39% తగ్గించింది.
ఎల్ కామినో ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస పద్దతులు మంచుకొండ యొక్క కొన, కానీ చర్య-కేంద్రీకృత అంతర్దృష్టులు లేదా ప్రిస్క్రిప్షన్ విశ్లేషణలను ఉపయోగించి ఆరోగ్య సంరక్షణ భవిష్యత్తును గణనీయంగా సూచిస్తాయి. వారు అందుబాటులో ఉన్న సంభావ్య సమాచారం యొక్క చిన్న ఉపసమితిని మరియు మంచం నుండి బయటకు రావడం మరియు ఆరోగ్య రికార్డులతో కలిపి సహాయ బటన్‌ను నెట్టడం వంటి రోగి తీసుకున్న శారీరక చర్యలు - ఆసుపత్రి సిబ్బంది ఆవర్తన కొలత. హాస్పిటల్ మెషినరీ ప్రస్తుతం కార్డియాక్ మానిటర్లు, రెస్పిరేషన్ మానిటర్లు, ఆక్సిజన్ సంతృప్త మానిటర్లు, ఇసిజిలు మరియు కెమెరాల నుండి ముఖ్యమైన డేటాను ఈవెంట్ గుర్తింపుతో పెద్ద డేటా నిల్వ పరికరాలలోకి ఇవ్వడం లేదు.
