研究人员已经使用AI驱动的风险预测功能来准确筛查社区医院的全体住院患者是否患有败血症，从而能够对患病者进行早期治疗。

根据《护理质量杂志》上进行的一项研究，该工具还可以通过将结果直接自动传送给医生来节省护士的时间。
 

首席作者Penny Cooper，DHSc和位于弗吉尼亚州Fishersville的拥有255张床的Augusta Health的同事对记录在10,700多次住院治疗中的339个败血症病例进行了算法训练。

他们使用案例定义了与败血症相关的六个变量，然后应用逻辑回归对变量进行加权，并设计了一个模型来识别有风险的住院病人。

根据研究摘要，该团队的完整模型在0.857的曲线下获得了一个面积，证明了该工具具有足够的强度，可用于有症状患者的自动败血症诊断。

Cooper等人说：“败血症的早期识别仍然是遵守推荐的循证[实践]药物包的最大障碍。”写。“通过使用人工智能功能，我们能够筛查住院患者的100%，并将结果直接提供给护理人员，而无需护理人员的任何手动干预。”