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Implementação realAutomatização cognitiva2020-01-01
Os nutricionistas do Mount Sinai usam em cinco hospitais uma pontuação de aprendizagem automática já implementada para decidir que doentes internados avaliam primeiro quanto à desnutrição
Nutricionista / dietistapágina da profissão →
Data do facto / publicação
2020-01-01
Categoria da prova
Implementação realUma empresa pô-lo em produção. Pode mover a linha de base, ponderado pela escala e por quanto esse contexto se parece com o teu.
Tarefas sobre as quais incide
Avaliar o que alguém come
Registar e estimar a ingestão de uma pessoa a partir de diários alimentares, recordatórios e fotografias.
Aumentada pela máquina✓ Com prova
Onde é que isto se aplica
Nova Iorque, Estados Unidos. Os próprios investigadores do sistema de saúde dizem que implementou um modelo de aprendizagem automática (MUST-Plus) para detetar a desnutrição na admissão hospitalar, que o modelo funciona em cinco dos seus hospitais desde 2020 e que a equipa de nutricionistas usa a sua previsão para decidir que doentes internados avalia primeiro nas visitas diárias, após o que o nutricionista regista o diagnóstico de desnutrição segundo critérios clínicos. O artigo também conclui que o modelo esteve mal calibrado em alguns períodos e grupos. É um só sistema de saúde; o modelo ordena os doentes para os nutricionistas, não os avalia nem os diagnostica, e não é indicada nenhuma alteração no tempo dos nutricionistas.
O que isto significa
Em hospitais reais, o software já decide a ordem pela qual os nutricionistas veem os doentes, enquanto a avaliação continua a ser do nutricionista.
O que ainda não mostra
Um só sistema de saúde, um modelo que ordena e não avalia, e nenhuma medição do tempo dos nutricionistas.
O que podes verificar
Abre o artigo da npj Digital Medicine (PMC11156633) e procura «used by the RD team to prioritize which inpatients to evaluate».
Muda a avaliação?
Não. O índice de impacto nunca é movido por um único facto. O que este registo fez: 1 juízo de tarefa ligado em cima apoiam-se agora em prova em vez de em inferência.
Fonte
Mount Sinai Health System authors — 'Assessing calibration and bias of a deployed machine learning malnutrition prediction model within a large healthcare system', npj Digital Medicine 7:149 (6 June 2024) · verificado 2026-10-09 · Claude (VOLO agent) · interpretado 2026-10-09 · Claude (VOLO agent)
Fonte primária: publicada pela parte que fez isto, ou pela autoridade de referência. Não precisa de coassinatura.