机器学习在急诊室的应用：研究显示人工智能可以准确预测患者结果

急诊部门（ED）是医疗护理的前线，快速决策可能意味着生死之差。然而，随着患者数量增加和资源限制，全球医院都在努力高效管理患者流动。为此，人工智能（AI）和机器学习（ML）已作为强大的工具出现，帮助医疗专业人员做出及时和准确的临床决策。

最近发表在《应用科学》（2025年）上的一项题为《基于机器学习的公立医院急诊科处置模型》的研究探讨了机器学习在预测急诊科患者结果方面的潜力。该研究由萨瓦什·塞兹克（Savaş Sezik）、穆斯塔法·奥兹格·辛吉斯（Mustafa Ö zgür Ç ingiz）和埃斯玛·伊比什（Esma İ biş）进行，旨在确定AI模型是否能准确预测患者应被出院、住院、转介或存在死亡风险，从而提高急诊护理效率。

机器学习模型如何预测患者结果

研究集中于开发和测试七种机器学习模型，以预测急诊科患者的处置情况。利用两年内收集的75,803次急诊科就诊数据，这些模型基于34个不同变量进行了训练，包括社会人口因素、实验室结果、初始生命体征和急诊相关指标。目标是确定这些模型是否可以帮助医生更准确和高效地做出患者处置决策。

数据显示，75%的患者被出院，17%住院，7%转介至其他机构，0.4%面临死亡。为了预测这些结果，研究比较了七种不同的机器学习算法，包括随机森林（Random Forest，RF）、XGBoost、CatBoost、LightGBM、k-近邻（KNN）、AdaBoost和逻辑回归。这些模型根据其准确性、敏感性、特异性和曲线下面积（AUC）得分进行评估，这些指标衡量了它们预测的可靠性。

在这些模型中，随机森林表现最佳，达到了0.958的AUC得分，表明其具有很高的预测准确性。XGBoost和CatBoost紧随其后，在识别患者结果方面表现出色。相比之下，传统的逻辑回归方法表现最弱，突显了现代AI驱动方法在医疗决策中的优越能力。

AI在急诊护理中的优势与挑战

研究强调了AI在简化急诊决策方面的潜力。通过快速处理大量患者数据，机器学习模型可以为医生提供早期洞察患者可能的结果，使更快的分流和资源配置成为可能。通过更有效地识别高危患者，医院可以优先处理紧急病例，减少不必要的住院，并优化急诊科的工作流程。

然而，尽管有这些优势，AI在急诊护理中的实施也面临挑战。一个关键问题是模型可靠性和伦理考虑。机器学习模型的质量取决于其训练数据的质量，这意味着数据集中的偏差或不准确性可能导致错误预测。此外，AI模型不应取代人类判断——相反，它们应该被视为支持而非决定临床决策的工具。

另一个挑战是将AI集成到现实世界的医院环境中。许多医院缺乏有效部署机器学习模型所需的基础设施和技术专长。此外，医疗专业人员需要信任AI建议，才能将其纳入工作流程。解决这些问题需要严格的验证、透明的AI决策过程以及数据科学家和医疗提供者之间的合作。

随机森林为何优于其他模型

研究的一个关键发现是随机森林模型的卓越性能，它始终优于其他机器学习技术。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并汇总其预测，使其高度抵抗数据变化和噪声。

随机森林模型在预测住院、出院、转诊和死亡率方面的高准确性表明，它能够有效捕捉患者人口统计学、实验室结果和临床指标之间的复杂关系。XGBoost和CatBoost等依赖决策树学习的方法也表现出色，强化了集成方法在医学AI应用中的重要性。

然而，研究指出，尽管随机森林和类似模型展示了高预测能力，但临床医生应谨慎解释其输出。AI应增强而不是替代临床专业知识，确保每个决策都基于数据驱动的见解和人类判断。

AI在急诊科的未来

这项研究为急诊医学中采用AI提供了有力的理由，但也强调了负责任实施的必要性。要充分利用AI的潜力，医院和政策制定者必须解决几个关键领域：

• 临床整合：AI模型应无缝集成到现有的电子健康记录（EHR）系统中，允许实时决策支持而不破坏工作流程。

• 持续改进模型：机器学习模型应定期更新和重新训练，以反映患者人口统计学的变化、医学进步和新的医疗挑战。

• 可解释性和信任：AI应提供清晰、可解释的见解，帮助医生理解特定预测的原因，促进信任和采纳。

• 监管和伦理监督：医院应建立AI辅助决策指南，确保遵守医疗法规和伦理标准。

研究结论是，当正确实施时，AI有潜力通过改善患者结果、减少低效并支持负担过重的医疗专业人员来改变急诊医学。然而，AI并非灵丹妙药——其成功取决于数据科学家、医务人员和政策制定者之间的合作，以开发负责任、以患者为中心的AI解决方案。

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