理系にゅーす

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入院

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1: 2018/10/30(火) 17:14:10.77 ID:CAP_USER
統合失調症と双極性障害(そううつ病)の入院患者が退院から1カ月以内に精神科を受診すると、再入院のリスクを約5割も減らせるという国の診療報酬明細書(レセプト)の分析結果を、医療経済研究機構などのチームがまとめた。病状悪化に伴う再入院を防ぐため、患者が退院後に医療支援を受けられる体制が求められる。

 レセプトのデータベースを使い、2014年度に新たに精神病床に入院した高齢者を除く統合失調症と双極性障害の患者4万8579人の退院後を追跡。85%が30日以内に精神科を受診していた。

 退院から30日以内の受診の有無と、退院後30~210日の半年間での再入院との関係を調べると、受診した層の再入院率は22%だったのに対し・・・

続きはソースで

毎日新聞
https://mainichi.jp/articles/20181029/k00/00m/040/107000c
images (1)


引用元: 【医学】統合失調症と双極性障害(そううつ病) 退院後「1カ月以内」受診→再入院リスク半減[10/28]

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1: 2017/10/23(月) 17:50:51.30 ID:CAP_USER9
http://www3.nhk.or.jp/news/html/20171023/k10011194671000.html?utm_int=news-new_contents_list-items_005

10月23日 17時27分

大手電機メーカーのNECなどは、病院でAI=人工知能の技術を活用することで、患者の入院期間の短縮に役立つ可能性があると発表しました。

これはNECと東京・八王子市にある北原国際病院を運営する医療法人が発表しました。病気やけがなどで入院している患者の中には、無意識に点滴の管を外してしまったり、ベッドから転落したりして、入院期間が長くなる人もいて、こうした行動を防ぐことが病院側の課題になっているということです。

このため、NECと病院側は事前にこうした行動の兆しをつかもうと、患者に体温や心拍数などを収集する時計型の端末を装着して、AI=人工知能の技術でデータを分析しました。

続きはソースで
ダウンロード (1)


引用元: 【技術】AI活用で入院期間短縮も NECなど発表

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1: 2017/06/15(木) 14:50:03.75 ID:CAP_USER9
入院している患者のうち誰が自◯しようと試みるか予測することはそう簡単なことではありません。
しかし、ヴァンダービルト大学のコリン・G・ウォルシュ准教授らはこの問題に対する機械学習アルゴリズムを開発、人工知能によって自◯企図を高い精度で予測することに成功しました。

Predicting Risk of Suicide Attempts Over Time Through Machine LearningClinical Psychological Science - Colin G. Walsh, Jessica D. Ribeiro, Joseph C. Franklin, 2017
http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/2167702617691560

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/snap2931.png

Artificial intelligence to predict suicide risk proved accurate in initial tests ? Quartz
https://qz.com/1001968/artificial-intelligence-can-now-predict-suicide-with-remarkable-accuracy/

従来の「自◯予測」は精度に限界があったため、ウォルシュ准教授らはこの壁を機械学習を応用して超えることを目指しました。
用いられたのはヴァンダービルト大学医学センターで「自傷や自◯のおそれがある」とされた5167人の電子カルテと、自◯未遂の既往例がない患者の中からランダムに選ばれた1万2695人の電子カルテ。

続きはソースで

http://i.gzn.jp/img/2017/06/14/ai-predict-suicide-risk/00.jpg
http://gigazine.net/news/20170614-ai-predict-suicide-risk/
ダウンロード (3)


引用元: 【医療】自殺を試みる可能性がある患者を人工知能が9割の精度で予測(米ヴァンダービルト大学の研究) [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/05/19(金) 10:18:10.39 ID:CAP_USER9
若い医師が担当した患者の方が高齢の医師が担当した患者より死亡率が低いことが、米ハーバード公衆衛生大学院の津川友介研究員らの研究で明らかになった。
「英国医師会雑誌」(BMJ)に17日、論文が掲載された。

研究チームは、2011~14年に内科系の病気で入院した米国の65歳以上の患者約73万人の予後を、担当医の年齢で比べた。
患者の容体の深刻度で担当医の年齢が偏る可能性があるので・・・

続きはソースで

配信 2017年5月19日10時02分

朝日新聞デジタル 続きは会員登録をしてご覧になれます
http://www.asahi.com/articles/ASK5K5QZ4K5KULBJ012.html
ダウンロード (2)


引用元: 【医療】かかるなら若手医師に?患者死亡率、高齢医より低く [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2017/04/03(月) 10:35:44.75 ID:CAP_USER9
2025年の医療の提供体制を示す「地域医療構想」が各都道府県でまとまり、全国で計15万床以上の入院ベッドを減らす計画となった。
医療費を減らすため入院患者を在宅医療に移す流れを受けたものだが、全国で1割以上の削減が必要だ。
入院に代わる受け皿づくりが急務となる。

各都道府県がまとめた地域医療構想では、団塊の世代がすべて75歳以上になって高齢化がピークを迎える25年時点で必要となる入院ベッド数を示した。

その結果を集計したところ、計約119万床だった。ただ、13年の約135万床に比べ、15万6千床余り少ない。
15年に内閣官房が示した削減の目安は16万~20万床で、ほぼ近い数字になった。

入院ベッド数が増えるのは、特に高齢者が急増する首都圏と大阪、沖縄の6都府県のみ。
残る41道府県は減らす計画で、削減率は鹿児島県(34・9%減)など8県が3割を超えた。

配信 4/1(土) 23:25配信

朝日新聞デジタル
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20170401-00000105-asahi-pol
ダウンロード


引用元: 【医療費】入院ベッド15万床削減 医療費減へ在宅移行-2025年地域医療構想まとまる [無断転載禁止]©2ch.net

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1: 2016/12/20(火) 16:34:33.30 ID:CAP_USER
12/20(火) 13:11配信
(写真)
女性医師が担当の患者、生存率より高い 研究
患者を診る医師。仏リモージュ大学病院で(2015年2月24日撮影、資料写真)。【翻訳編集】 AFPBB News

【AFP=時事】医療施設での治療で女性医師が担当した高齢者は、男性医師が担当した場合よりも生存率が高く、再入院の程度も低いとする研究論文が19日、発表された。

 米医学誌「JAMAインターナル・メディシン(JAMA Internal Medicine)」に発表された研究結果は、2011~2014年に100万人以上を対象に分析した記録を基にしている。

 米ハーバード大学T.H.チャン公衆衛生大学院(Harvard University T.H. Chan School of Public Health)医療政策学(Department of Health Policy and Management)リサーチアソシエイトの津川友介(Yusuke Tsugawa)氏が主執筆者を務めた論文によると、女性医師の治療を受けた患者は、入院してから30日以内に死亡する確率、あるいは退院後30日以内に再入院する確率が著しく低かった。

 もし女性医師による結果が男性医師に同様に反映されたとすると、65歳超の高齢者を含む米政府のメディケア(高齢者・障害者向け医療保険制度)対象者だけでも、死亡者数を年間3万2000人減少させることができると研究チームは推定している。

 また女性医師による治療を受けた患者は、男性医師の治療を受けた患者に比べて、早死にリスクが4%低く、30日以内に再入院するリスクも5%低かった。

 同研究では、こうした違いが生じる理由の解明は試みていない。ただ、これまでの研究では、女性医師が男性医師よりも臨床基準により詳細に沿う傾向があること、さらにはより患者中心のコミュニケーションを図ることなどが分かっている。【翻訳編集】 AFPBB News
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20161220-00000019-jij_afp-int
最終更新:12/20(火) 13:14AFP=時事
Copyright (C) 2016 AFPBB News
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引用元: 【社会】 女性医師が担当の患者、生存率より高い 研究 AFP=時事[12/20] [無断転載禁止]©2ch.net

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