{"version":"1.0","provider_name":"RigenerAI | AI per la sanit\u00e0","provider_url":"https:\/\/rigenerai.com\/de\/","author_name":"debora","author_url":"https:\/\/rigenerai.com\/de\/author\/debora\/","title":"Vorhersagemodell f\u00fcr die Aufnahme in die Notaufnahme - RigenerAI | AI per la sanit\u00e0","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"k37UIJOQJF\"><a href=\"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/vorhersagemodell-fuer-die-aufnahme-in-die-notaufnahme\/\">Vorhersagemodell f\u00fcr die Aufnahme in die Notaufnahme<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/rigenerai.com\/de\/fallstudien\/vorhersagemodell-fuer-die-aufnahme-in-die-notaufnahme\/embed\/#?secret=k37UIJOQJF\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"&#8222;Vorhersagemodell f\u00fcr die Aufnahme in die Notaufnahme&#8220; &#8211; RigenerAI | AI per la sanit\u00e0\" data-secret=\"k37UIJOQJF\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script>\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/rigenerai.com\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n<\/script>\n","thumbnail_url":"https:\/\/rigenerai.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/Modello-predittivo-ricoveri-in-Pronto-Soccorso_LR.jpg","thumbnail_width":2000,"thumbnail_height":1120,"description":"In Notaufnahmen, in denen die Nachfrage variabel ist und Entscheidungen schnell getroffen werden m\u00fcssen, ist die Vorhersage des Einweisungsrisikos nach einer Neuaufnahme von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz und die Qualit\u00e4t der Versorgung zu verbessern. Mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens, die auf klinische und operative Daten eines gro\u00dfen PS-Hubs angewendet werden, kann die Einweisungswahrscheinlichkeit genauer eingesch\u00e4tzt werden, was zeitnahe Entscheidungen und ein effektiveres Ressourcenmanagement unterst\u00fctzt."}