כל מי ששהה בבית חולים מכיר את העירוי שמחובר לזרוע במשך ימים ארוכים. אנטיביוטיקה תוך-ורידית היא כלי מציל חיים, אבל ברגע שהמטופל מתייצב אפשר בדרך כלל להחליף אותה בכדור פשוט. המעבר הזה מקצר אשפוזים, מפחית זיהומים הקשורים לצנתרים וחוסך זמן סיעודי וכסף. ובכל זאת, באנגליה כמעט אחד מכל חמישה מטופלים ממשיך לקבל טיפול תוך-ורידי גם אחרי שהוא כבר עומד בתנאים להחלפה. הסיבה פשוטה: אין מספיק עיניים כדי לעקוב אחרי כל מטופל בזמן.
הפתרון המתבקש הוא בינה מלאכותית, אבל כאן מסתתרת מלכודת. מודל שלומד מהחלטות העבר של הרופאים לומד גם את העיכובים ואת חוסר העקביות שלהן. האם אפשר לבנות מערכת שתעזור לצוות לדעת מי מוכן למעבר בלי ללמוד מההרגלים הישנים? החוקרים הציעו לחזות את העתיד הפיזיולוגי של המטופל עצמו. בעזרת מודלים הסתברותיים מסוג תהליכים נוירוניים הם חזו את מהלך חמישה סימנים חיוניים, דופק, נשימה, ריווי חמצן, לחץ דם וחום, ב-12 השעות הקרובות, החילו על התחזיות את הקריטריונים הקליניים המקובלים ודירגו את המטופלים לבדיקה.
הגישה נבחנה על שני מאגרים שונים מאוד: אלפי אשפוזים ביחידות טיפול נמרץ בבוסטון ואלפי אשפוזים בקבוצת בתי חולים אוניברסיטאיים בלונדון. המודל הושווה לשורה של שיטות חלופיות, ממודלים סטטיסטיים פשוטים ועד מסווג מבוסס טרנספורמר, ונבחן גם על אשפוז אמיתי אחד שמראה כיצד ההסתברות משתנה לאורך הימים. השאלה הגדולה היא האם תחזית שקופה, שהרופא יכול לבחון בעצמו, עומדת בתחרות מול מודלים חזקים שאינם מסבירים את עצמם.
