在上午11:56更新.PST显示长滩项目正在进行中，不完整。

美国代码正在研究一个项目，该项目使用大数据来减少加州市长海滩的急诊室呼叫。

Rhys Futeigh，Molly McLeod和Dan Getelman是美国2014年研究员在长滩项目上工作的三个代码。fureigh是一个web开发人员。McLeod是一个图形设计师。葛拉曼是创始人基金支持教育启动Lore的联合创始人和首席技术官，去年收购的面条教育。

Long Beach是今年美国10个伴侣城市的代码之一。这座城市希望为美国代码帮助它改善那里的医疗保健。

所以球队于二月去了长滩，研究了这种情况。“我们与医护人员交谈，我们与来自保险计划的人交谈，我们与医院的人交谈，我们与警察交谈，”葛兰曼在接受VentureBeat采访时说。“袭击我们的TE趋势之一是，所有这些都有他们一直看到的人口。”

问题不是呃呼叫的数量，但同样的人再次拨打了呃，这意味着埃尔响应者无法自己处理。

一个例子，而不是从长滩，因为她的癫痫发作，一个女人被一月多次被送到呃。没有人知道原因。有人被送去跟她说话。事实证明，她对她的癫痫发作了药，但她的家人正在偷窃它在街上出售。解决方案很简单。他们买了19美元的药物安全，她停止了癫痫发作。

那么，如何识别那些正在反复打电话的人？团队从消防部门和警察部门 - 地址，时间和电话类型中汇总了ER呼叫数据。

为了使其可操作，他们还始于城市营业执照部门的商业许可证数据，以确定地址是什么。如果一家家庭在去年拨打40埃呼叫，你可能想在那里发送护士。如果一家餐馆去年拨打了40埃尔呼叫，您可能希望发送检查员。

该团队可视化其数据，以确定城市部门的趋势，以查看并组建合适的团队采取行动。

“它有人为​​影响，如果有人一直到达呃，你可以解决原因，他们可以过得更好的生活，”赫格勒曼说。“但它对这座城市也有很大的财务影响，因为很多经常的人也没有保险。”

虽然这款长滩项目仍在进行中，但欧尔在过去吸引了相当大的数据努力。

根据大学的一份声明，匹兹堡卫生科学学校的卫生科学学校分析了超过3,000名患者的超过50,000名患者的电话，发现“电话是患者进入急诊室的最可能性的预测因素”。研究人员试图提前识别风险患者，防止他们住院治疗。

根据翻转诊所的情况，Symcat分析了6000万患者记录来预测您的条件，分析了6000万患者记录，以预测您的条件。它可能有助于患者更好地决定是否应该转到ER并减少不必要的er访问。

根据Berkeley Health的伯克利健康在线，UC·赫伯德与旧金山普通医院创伤博士博士博物馆博物馆博士博伊克·科尔根博士联合“开发了创伤患者预测的预测计算机模型”。该模型试图更好地通知临床医生，临床医生在急诊部门制造拯救救生决策。