一名护士在医院急诊室为患者的手臂包扎。| Matt Rourke/AP
通过在患者入院时筛查阿片类药物使用障碍的风险，可以帮助避免他们再次入院，根据本月发表在《自然医学》杂志上的一项新研究。
具体方法如下： 威斯康星大学医学院和公共卫生学院的研究人员使用人工智能来筛查2023年3月至10月期间在威斯康星州麦迪逊市UW Health University Hospital住院患者的电子健康记录，以寻找任何表明他们有阿片类药物使用障碍风险或已经患有该疾病的迹象。
该AI模型会持续扫描患者入院后24小时内医疗保健提供者添加到其病历中的信息，寻找诸如未经医生推荐使用处方药、注射药物或存在社会因素使患者处于阿片类药物使用障碍风险中的线索，研究的主要作者Majid Afshar博士说。
Afshar解释说，AI模型随后会生成一个弹出式警报，通知医疗保健提供者他们的患者可能有阿片类药物成瘾的风险，并建议将患者转介给成瘾专家或监测其阿片类药物戒断症状。他还补充说，是否采取行动取决于医生和患者。
“这不断提醒大家说：‘看，不要忘记潜在的阿片类药物使用障碍疾病，也要帮助治疗它，’”Afshar告诉Carmen。
为什么重要： 根据联邦政府的数据，只有大约四分之一需要阿片类药物使用障碍治疗的人能够获得药物治疗。研究表明，医院入院是一个帮助人们开始治疗的好机会。
但物质使用障碍也给美国医疗系统带来了压力，根据药物滥用和精神健康服务管理局的一份报告，急诊部门的入院人数在2022年至2023年间增加了近6%，达到约760万。
研究显示，使用AI筛查阿片类药物使用障碍与患者在30天内再入院率的降低有关。
这反过来减少了成本：根据资助该研究的国家药物滥用研究所的一份声明，在研究期间，由于再入院率的降低，估计节省了109,000美元的医疗费用。
需要注意的是，这项研究是在单一中心进行的，因此在其他环境中的结果可能会有所不同。
下一步： 这种AI筛查工具现在正在芝加哥的一个医院系统中进行试验，该系统的患者人口统计数据与麦迪逊不同，Afshar说。
他说，这个工具是开源的，其他人可以免费将其整合到自己的医疗系统中。
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