Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) ανοίγει νέους δρόμους στην ιατρική φροντίδα, ειδικά στα τμήματα επειγόντων περιστατικών (ΤΕΠ), όπου η γρήγορη και ακριβής λήψη αποφάσεων είναι κρίσιμη. Μια πρόσφατη μελέτη του συστήματος υγείας Mount Sinai, η οποία περιλαμβάνει επτά νοσοκομεία, δείχνει ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους επαγγελματίες υγείας να προβλέψουν πολύ νωρίτερα ποιοι ασθενείς θα χρειαστούν νοσηλεία, ακόμα και αρκετές ώρες πριν από την τρέχουσα δυνατότητα πρόβλεψης.
Πλεονεκτήματα της Πρόβλεψης Εισαγωγής από την Τεχνητή Νοημοσύνη
Η δυνατότητα πρόγνωσης της ανάγκης νοσηλείας σε πρώιμο στάδιο έχει τεράστια οφέλη: βελτιώνει την ποιότητα της φροντίδας, μειώνει τη συμφόρηση στα ΤΕΠ και τον χρόνο αναμονής των ασθενών (“boarding”), και βοηθά τα νοσοκομεία να κατευθύνουν καλύτερα τους πόρους τους. Το “boarding” συμβαίνει όταν ένας ασθενής έχει αποφασιστεί να εισαχθεί στο νοσοκομείο, αλλά παραμένει στο ΤΕΠ λόγω έλλειψης διαθέσιμης κλίνης — μια κατάσταση που επιβαρύνει το προσωπικό και επηρεάζει αρνητικά την εμπειρία του ασθενούς.
Η Μελέτη και η Συνεργασία με Νοσηλευτικό Προσωπικό
Στη μελέτη, συμμετείχαν πάνω από 500 νοσηλευτές από τα επτά νοσοκομεία του συστήματος υγείας Mount Sinai. Οι ερευνητές αξιολόγησαν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης, εκπαιδευμένο με δεδομένα από πάνω από ένα εκατομμύριο προηγούμενες επισκέψεις ασθενών. Σε διάρκεια δύο μηνών, συνέκριναν τις προβλέψεις της τεχνητής νοημοσύνης με τις εκτιμήσεις διαλογής των νοσηλευτών για να διαπιστώσουν αν το μοντέλο θα μπορούσε να προβλέψει την ανάγκη εισαγωγής πιο γρήγορα.
Όπως αναφέρει ο Jonathan Nover, Αντιπρόεδρος Νοσηλευτικής και Υπηρεσιών Επειγόντων, «Η συμφόρηση και το boarding στα ΤΕΠ έχουν εξελιχθεί σε εθνική κρίση, επηρεάζοντας όχι μόνο τα αποτελέσματα για τους ασθενείς αλλά και την οικονομική βιωσιμότητα των νοσοκομείων. Στον τουρισμό ή τις αερομεταφορές, οι κρατήσεις επιτρέπουν την πρόβλεψη της ζήτησης και τον σωστό σχεδιασμό. Στην υγεία, δεν έχουμε κρατήσεις. Θα μπορούσατε να φανταστείτε αεροπορικές εταιρείες ή ξενοδοχεία χωρίς κρατήσεις, μόνο με προβλέψεις βασισμένες σε ιστορικά δεδομένα; Καλώς ήρθατε στον κόσμο της υγείας.»
Αποτελέσματα και Σημασία της Μελέτης
Η μελέτη, που περιελάμβανε σχεδόν 50.000 επισκέψεις ασθενών, έδειξε ότι το μοντέλο της τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούσε αξιόπιστα σε διαφορετικά περιβάλλοντα, από αστικά μέχρι προάστια νοσοκομεία. Μάλιστα, ο συνδυασμός των προβλέψεων ανθρώπων και μηχανής δεν βελτίωσε σημαντικά την ακρίβεια, γεγονός που δείχνει ότι το σύστημα ΤΝ από μόνο του αποτελεί ισχυρό εργαλείο πρόβλεψης.
Ο Eyal Klang, Διευθυντής Τεχνητής Νοημοσύνης στο Mount Sinai, εξηγεί: «Θέλαμε να σχεδιάσουμε ένα μοντέλο που να μην περιορίζεται στη θεωρία, αλλά να υποστηρίζει πρακτικά τη λήψη αποφάσεων στα μέτωπα της φροντίδας. Με την εκπαίδευση σε πάνω από ένα εκατομμύριο επισκέψεις, το μοντέλο έμαθε να αναγνωρίζει μοτίβα που προλέγουν νωρίτερα την ανάγκη νοσηλείας. Μετατρέπει πολύπλοκα δεδομένα σε χρήσιμες και άμεσες πληροφορίες για τους κλινικούς, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να εστιάσουν περισσότερο στην ανθρώπινη πλευρά της φροντίδας.»
Επόμενα Βήματα και Εφαρμογές
Η μελέτη κάλυψε μόνο δύο μήνες και ένα σύστημα υγείας, αλλά οι ερευνητές σχεδιάζουν να εφαρμόσουν το μοντέλο σε πραγματικό χρόνο και να μετρήσουν αν μειώνονται οι χρόνοι αναμονής, βελτιώνεται η ροή των ασθενών και αυξάνεται η λειτουργική αποδοτικότητα.
Η Robbie Freeman, Chief Digital Transformation Officer του Mount Sinai, τονίζει τη συνεργασία ανθρώπων και μηχανών: «Η ΤΝ δεν πρόκειται να αντικαταστήσει τους κλινικούς. Αντίθετα, τους υποστηρίζει. Με την πρόβλεψη των εισαγωγών νωρίτερα, δίνουμε στα ιατρικά και νοσηλευτικά teams τον απαραίτητο χρόνο για να προγραμματίσουν και να οργανώσουν καλύτερα τη φροντίδα, παρέχοντας στο τέλος πιο ανθρώπινη και αποτελεσματική εξυπηρέτηση.»
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην καθημερινή λειτουργία που έχουν τα τμήματα επειγόντων αποτελεί ένα σημαντικό βήμα προς τη βελτίωση της υγειονομικής περίθαλψης. Η δυνατότητα πρόβλεψης που προσφέρει η ΤΝ όχι μόνο βοηθά στην αποσυμφόρηση των ΤΕΠ, αλλά και βελτιώνει την εμπειρία και τα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Η μελέτη του Mount Sinai δείχνει πώς η τεχνολογία και η ανθρώπινη εμπειρία μπορούν να συνδυαστούν δημιουργικά, δημιουργώντας ένα νέο πρότυπο φροντίδας που είναι πιο γρήγορο, πιο αποδοτικό και πιο ανθρωποκεντρικό.
Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!