Прогнозирование длительности послеоперационного периода в нейрохирургии с помощью технологий искусственного интеллекта

Рационализация использования внутренних ресурсов клиник c прогнозированием длительности послеоперационного периода является актуальной проблемой. Данная работа включает 2 исследования. Первое исследование проведено среди 104 нейрохирургов в 2х нейрохирургических центрах и описывает существующую практику рационирования плановой нейрохирургической помощи, что влияет на длительность госпитализации, периоперационные осложнения и улучшает результативность нейрохирургов. Второе исследование выполнено с целью развития альтернативных методов рационирования нейрохирургической помощи с помощью технологий машинного обучения на основе осмотра нейрохирурга перед операцией и протокола операции на 112 случаях. Прогностическая модель была обучена новому набору тестовых данных. Абсолютная ошибка прогноза в финальном тесте составила 3,00 койко-дня. Наше исследование продемонстрировало возможность использования текстовых данных для прогнозирования длительности госпитализации при оказании нейрохирургической помощи.