将人工智能的预测能力带入医疗保健

目前，治疗患有糖尿病和心脏病等疾病的患者的一个重要方面是帮助他们在医院外保持健康，然后再回到并发症严重的医生办公室。

但是，在适当的时间到达最脆弱的患者通常与概率有关，而不是与临床评估有关。人工智能（AI）可以通过分析大型数据集来确定将从预防措施中受益最多的患者，从而帮助临床医生解决此类问题。但是，利用AI常常需要医疗保健组织聘用自己的数据科学家，或者为并非为患者优化的一应俱全的解决方案做出选择。

现在，初创公司ClosedLoop.ai正在通过灵活的分析解决方案帮助医疗机构利用AI的力量，该解决方案使医院能够将其数据快速插入机器学习模型中并获得可行的结果。

该平台正用于帮助医院确定哪些患者最有可能错过约会，感染败血症等感染，从定期检查中受益等等。反过来，健康保险公司正在使用ClosedLoop对诸如患者再入院以及慢性病的发作或进展等事情做出人群水平的预测。

“ClosedLoop联合创始人兼首席技术官DaveDeCaprio’94说：“我们建立了一个医疗保健数据科学平台，该平台可以吸收组织拥有的任何数据，快速建立针对[他们的患者]的模型，并部署这些模型。。“能够以某种方式将某人的数据保存在他们的系统中，并将其转换为易于使用的模型，仍然是一个需要很多[医疗保健]领域知识的问题，而这正是我们带来的很多东西桌子。”

鉴于COVID-19大流行，ClosedLoop还创建了一个模型，该模型可以帮助组织识别该地区最脆弱的人群并为患者的激增做好准备。称为C-19索引的开放源代码工具已用于将高风险患者与当地资源联系起来，并帮助医疗保健系统为整体数千万人创建了风险评分。