医療機関では、看護業務や病床管理業務のオペレーション効率を向上させ、より多くの患者のニーズに応えるために、入院患者の退院日を予測し、病床管理を効率化する取り組みが積極的に行われている。
従来は、傷病名や手術の有無、重症度などを識別する14桁の番号「DPCコード」によって予測してきたが、入院患者の症例や重症度、施設類ごとの変化については考慮できず、効率化に限界があった。
そこで、DPCで行ってきた退院日の予測を、医療情報システムの持つDPC重症度、医療・看護必要度の評価情報、個人データなどの医療情報システムのデータを使用し、機械学習（AI）によって分析することで、入院患者の退院日をより高い精度で、環境の変化に対応しつつ予測することが可能となった。
なお、都築電気と麻生情報システム、飯塚病院は、今年4月から医療分野でAIを活用するためのワーキンググループを設立。今回、「退院日予測システム」と飯塚病院の急性期患者2年分の匿名データを組み合わせたソリューションの実証実験を行い、医療現場でシステム活用の効果・精度・使いやすさを検証する。
ソース：https://www.weeklybcn.com/journal/news/detail/20191022_170364.html