Sztuczna inteligencja wspiera lekarzy w podejmowaniu lepszych decyzji i ratowaniu życia w Mount Sinai Hospital.

WarsawSztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspierają lekarzy w podejmowaniu szybszych i trafniejszych decyzji. Badanie przeprowadzone w Mount Sinai, opublikowane w czasopiśmie Critical Care Medicine, pokazuje, że alerty AI mogą pomóc lekarzom w szybszym rozwiązywaniu problemów pacjentów. Dzięki temu poprawiają się wyniki leczenia w szpitalach.

Główne badanie przyniosło istotne wyniki:

• Pacjenci mieli o 43% większe szanse na eskalację opieki.
• Zauważono istotne zmniejszenie ryzyka zgonu pacjentów.
• Lekarze częściej podawali leki wspomagające serce i krążenie.
• Prawdopodobieństwo zgonu pacjentów w ciągu 30 dni było mniejsze.

Dr. Matthew A. Levin, główny autor, mówi, że ich celem było sprawdzenie, czy alerty AI mogą zmniejszyć konieczność internowania pacjentów na oddziale intensywnej terapii i obniżyć ryzyko zgonu w szpitalu. Wcześniej korzystali z tradycyjnych metod, takich jak Zmodyfikowana Skala Wczesnego Ostrzegania (MEWS). Jednak według Dr. Levina, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe działają lepiej niż te starsze metody. Przewidują problemy zdrowotne dokładniej i umożliwiają wcześniejsze leczenie, co przyczynia się do ratowania większej liczby żyć.

Badania obejmowały 2 740 dorosłych pacjentów w czterech oddziałach medyczno-chirurgicznych w szpitalu Mount Sinai w Nowym Jorku. Pacjentów podzielono na dwie grupy. Jedna grupa otrzymywała powiadomienia w czasie rzeczywistym dotyczące stanu zdrowia, które były przesyłane pielęgniarkom, lekarzom lub zespołowi szybkiego reagowania. W drugiej grupie powiadomienia były generowane, ale nie były wysyłane do nikogo. Jednakże w przypadku pacjentów z tej grupy, w przypadku pojawienia się poważnych problemów zdrowotnych, nadal zapewniano pilną opiekę.

Zobacz również:

Dzisiaj · 11:14

Nowa technologia: laserowe cienie dzięki interakcji wiązek światła w krysztale rubinowym

Dr. David L. Reich, jeden z autorów badania, opisuje korzyści płynące z wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego do generowania alertów w czasie rzeczywistym. Modele te działają szybko i precyzyjnie, wspomagając decyzje kliniczne. Zapewniają, że odpowiedni zespół trafia do właściwego pacjenta na czas. Dr. Reich określa te narzędzia mianem „inteligencji wspomaganej”. Przyspieszają one ocenę stanu pacjenta przez lekarzy i pielęgniarki oraz inicjują szybsze rozpoczęcie leczenia, co zwiększa bezpieczeństwo pacjentów. Działania te mają na celu stworzenie systemu zdrowia uczącego się.

Badanie zostało przerwane z powodu pandemii COVID-19, jednak obecnie algorytm jest stosowany we wszystkich jednostkach pośrednich opieki w Szpitalu Mount Sinai. Są to specjalne oddziały dla pacjentów, którzy potrzebują dokładnego monitorowania, ale są stabilni. Każdego dnia lekarze intensywnej opieki sprawdzają 15 pacjentów z najwyższymi wynikami ryzyka i udzielają zaleceń terapeutycznych zespołowi odpowiedzialnemu za ich opiekę. W miarę gromadzenia większej ilości danych algorytm staje się bardziej precyzyjny.

Naukowcy z Mount Sinai stworzyli algorytm do przewidywania pogorszenia się stanu klinicznego. Opracowali również i wdrożyli 15 innych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji klinicznych w systemie zdrowia Mount Sinai.