KI / AI Python Skript für folgende Situation:
In einem Krankenhaus werden alle Behandlungen durch ein Computerprogramm hinsichtlich ihrer Leitlinien Konformität geprüft.
Allerdings können Therapeuten, also Ärzte, einen Override Mechanismus aktivieren, um eine andere Therapie als in der Leitlinie vorgeschlagen, beim Patienten durchzuführen.
Das Skript soll nun die Therapeuten herausfinden, die am häufigsten den Override Mechanismus aktivieren und bei denen die Patienten die höchste Letalität und Komplikationsrate haben.
Natürlich, hier ist ein einfaches Python-Skript, das diese Anforderungen erfüllt. Bitte beachten Sie, dass dieses Skript davon ausgeht, dass Sie über eine Datenbank verfügen, in der alle erforderlichen Informationen gespeichert sind.
import pandas as pd
# Angenommen, wir haben eine CSV-Datei namens 'hospital_data.csv'
df = pd.read_csv('hospital_data.csv')
# Filtern Sie die Daten, um nur die Fälle zu finden, in denen der Override-Mechanismus aktiviert wurde
override_cases = df[df['override'] == True]
# Gruppieren Sie die Daten nach Therapeut und berechnen Sie die Anzahl der Overrides
therapist_overrides = override_cases.groupby('therapist').size()
# Finden Sie die Therapeuten mit den meisten Overrides
most_overrides = therapist_overrides.idxmax()
# Filtern Sie die Daten, um nur die Fälle des Therapeuten mit den meisten Overrides zu finden
most_overrides_cases = override_cases[override_cases['therapist'] == most_overrides]
# Berechnen Sie die Letalitäts- und Komplikationsrate für diesen Therapeuten
mortality_rate = most_overrides_cases['mortality'].mean()
complication_rate = most_overrides_cases['complications'].mean()
print(f"Der Therapeut mit den meisten Overrides ist {most_overrides} mit einer Letalitätsrate von {mortality_rate*100}% und einer Komplikationsrate von {complication_rate*100}%.")
Bitte beachten Sie, dass dieses Skript auf der Annahme basiert, dass Ihre Daten bestimmte Spaltennamen (‘override’, ‘therapist’, ‘mortality’, ‘complications’) haben. Sie müssen diese Namen entsprechend den tatsächlichen Spaltennamen in Ihrer Datenbank anpassen. Ebenso müssen Sie den Dateinamen ‘hospital_data.csv’ durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer Datenbankdatei ersetzen. Dieses Skript ist ein Ausgangspunkt und kann weiter angepasst und optimiert werden, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden. Es ist auch wichtig, dass Sie die Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien bei der Arbeit mit Patientendaten beachten.
Hier ist ein einfaches Python-Skript, das die ausgewählte Behandlung auf Basis der ICD-Diagnose überprüft. Bitte beachten Sie, dass dies ein vereinfachtes Beispiel ist und in der Praxis spezifischer gestaltet werden sollte:
```python
def pruefe_behandlung_nach_icd(behandlung, icd_code):
"""
Überprüft, ob die ausgewählte Behandlung nach den Leitlinien zur Diagnose nach ICD passt.
:param behandlung: Die ausgewählte Behandlung
:param icd_code: Der ICD-Code für die Diagnose
:return: True, wenn die Behandlung nach ICD passt, sonst False
"""
# Hier können Sie Ihre Logik zur Überprüfung der Behandlung einfügen.
# Zum Beispiel:
# - Vergleichen Sie die Behandlung mit den empfohlenen Therapieoptionen für den ICD-Code.
# - Prüfen Sie, ob die Behandlung evidenzbasiert ist.
# Beispiel: Wenn der ICD-Code "F32.9" für eine unipolare Depression lautet:
…
Hier ist ein einfaches Python-Skript, das die Beschwerden und Befunde eines Patienten überprüft, um festzustellen, ob sie zur Diagnose passen. Bitte beachten Sie, dass dies ein vereinfachtes Beispiel ist und in der Praxis spezifischer gestaltet werden sollte:
```python
def diagnose_patient(beschwerden, befunde, vermutete_diagnose):
"""
Überprüft, ob die Beschwerden und Befunde des Patienten zur vermuteten Diagnose passen.
:param beschwerden: Liste der Beschwerden des Patienten
:param befunde: Liste der medizinischen Befunde
:param vermutete_diagnose: Die vermutete Diagnose
:return: True, wenn die Beschwerden und Befunde zur Diagnose passen, sonst False
"""
# Hier können Sie Ihre Logik zur Überprüfung der Beschwerden und Befunde einfügen.
# Zum Beispiel:
# - Vergleichen Sie die Beschwerden mit bekannten Symptomen der Diagnose.
# - Überprüfen Sie, ob die Bef…
Dieses AI KI Modul findet in einer Klinik den für Patienten gefährlichsten Arzt oder Therapeuten heraus.
Dieses AI /KI Modul ähnelt einem Computerprogramm, welches ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Unikliniken Mainz vor 20 Jahren im Rahmen eines EU-Projekts für das Mainzer Herzkatheterlabor geschrieben habe.