# O Duke University Hospital fez dos enfermeiros de resposta rápida os utilizadores da sua ferramenta de aprendizagem profunda para a sépsis: fazem a triagem dos alertas e chamam os médicos, até quatro alertas de alto risco por hora

Página: https://flyvolo.ai/pt/changes/ev-20181105-registered-nurse-7
Data: 2018-11-05 · Fase: Implementação real
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Profissão: https://flyvolo.ai/pt/careers/registered-nurse

## Âmbito

Carolina do Norte, Estados Unidos. O estudo de implementação do próprio hospital diz que o Sepsis Watch foi lançado a 5 de novembro de 2018, que o enfermeiro da equipa de resposta rápida faz com ele a triagem dos doentes em risco de sépsis e comunica com os clínicos do serviço de urgência sobre o tratamento, que esses enfermeiros chamaram os médicos por cada doente com sépsis ou em alto risco de sépsis, e que até quatro alertas de alto risco por hora foi acordado como o volume ideal para um único enfermeiro utilizador. Um hospital e uma equipa de enfermagem especializada; não relata medições de carga de trabalho.

## Fonte

- Sendak M et al. (Duke University Health System) — 'Real-World Integration of a Sepsis Deep Learning Technology Into Routine Clinical Care: Implementation Study', JMIR Medical Informatics 8(7) (15 July 2020) — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7391165/ (fonte primária)

## O que isto significa

Vigiar os alertas de um modelo de aprendizagem profunda e agir sobre eles tornou-se uma função de enfermagem definida em pelo menos um hospital.

## O que ainda não demonstra

Um hospital e uma equipa especializada, sem carga de trabalho medida.

## Como o verificar por si

Abra o estudo do Sepsis Watch na JMIR Medical Informatics (PMC7391165) e procure «Up to 4 high-risk alerts per hour».


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