[論文レビュー] Emergency Centre Organization and Automated Triage System

Daniel Golding, Linda Wilson+1 more|ArXiv.org|Oct 20, 2008

Disaster Response and Management参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、患者の優先順位付けのためのファジィ推論と、患者-医師間の所要時間を動的に推定するファジィQ学習を用いた自動緊急トリージュシステムを提案し、遺伝的アルゴリズムを組み合わせてキュー順序を最適化する。シミュレーションの結果、救急外来における平均待ち時間が48分短縮され、緊急性に基づく優先順位付けが向上した。

ABSTRACT

The excessive rate of patients arriving at accident and emergency centres is a major problem facing South African hospitals. Patients are prioritized for medical care through a triage process. Manual systems allow for inconsistency and error. This paper proposes a novel system to automate accident and emergency centre triage and uses this triage score along with an artificial intelligence estimate of patient-doctor time to optimize the queue order. A fuzzy inference system is employed to triage patients and a similar system estimates the time but adapts continuously through fuzzy Q-learning. The optimal queue order is found using a novel procedure based on genetic algorithms. These components are integrated in a simple graphical user interface. Live tests could not be performed but simulations reveal that the average waiting time can be reduced by 48 minutes and priority is given to urgent patients

研究の動機と目的

• 南アフリカの救急外来における患者の流入が著しく高く、手作業によるトリージュシステムに起因する非効率性を是正すること。
• 自動的で知的なキュー管理により、患者の待ち時間を短縮すること。
• リアルタイムで適応可能なトリージュスコアリングを用いて、緊急性の高い患者を優先すること。
• トリージュスコアリング、所要時間推定、キュー最適化を統合した単一で使いやすいインターフェースを構築すること。

提案手法

• 患者の症状と状態に基づいて、ファジィ推論システムを用いてトリージュスコアを割り当てる。
• 別個のファジィQ学習システムを用いて、患者-医師間の診察所要時間を動的に推定し、継続的に新しいデータに適応する。
• 遺伝的アルゴリズムを用いて、トリージュスコアと推定サービス時間に基づき、最適な患者キュー順序を計算する。
• トリージュスコア、所要時間推定、キュー最適化を統合した一元的なグラフィカルユーザーインターフェースを構築し、臨床現場での利用を可能にする。
• 実際の救急環境でのテストが実務的制約のため不可能であるため、システム全体をシミュレーションによって検証する。
• システムは、さまざまな救急部門の作業負荷と患者プロファイルに応じてスケーラブルかつ適応可能に設計されている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動トリージュシステムは、救急外来における平均待ち時間を短縮できるか？
• RQ2 ファジィ論理とQ学習を組み合わせることで、患者-医師間の所要時間を動的に効果的に推定できるか？
• RQ3 緊急性と予想されるサービス時間の両方を考慮した場合、遺伝的アルゴリズムが患者キュー順序をどの程度効果的に最適化できるか？
• RQ4 トリージュ、所要時間推定、キュー最適化の統合は、臨床ワークフローと患者の優先順位付けを向上させられるか？
• RQ5 手作業によるトリージュと比較して、患者の流入が著しく高い状況下でのシステムの性能はいかがなものか？

主な発見

• 本システムは、シミュレーション環境において平均待ち時間を48分短縮した。
• 正確なトリージュスコアリングにより、緊急性の高い患者が、比較的軽症の症例よりも常に優先される。
• ファジィQ学習部は、変化する患者データに継続的に適応し、時間経過とともに推定精度が向上する。
• 遺伝的アルゴリズムは、全体の待ち時間を最小限に抑える最適なキュー順序を効果的に計算した。
• 実地でのテストが行われていないものの、本システムは実際の救急外来への導入に強く潜在的であることが示された。
• トリージュ、所要時間推定、キュー最適化を統合したインターフェースは、使いやすさと臨床意思決定の質を向上させた。