Wsparcie AI w procesie opieki nad pacjentem
Dostarczanie proaktywnej, spersonalizowanej opieki zdrowotnej na dużą skalę od dawna było trudnym do uchwycenia celem, ale postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji popycha do przodu długofalowe cele. Dostawcy wykorzystują AI w całym procesie opieki i w tym procesie zajmują się trzema priorytetami: łagodzeniem obciążeń klinicznych, podnoszeniem jakości obsługi pacjenta i poprawą wyników zdrowotnych.
Gdy dostawcy wybierają lub rozwijają własne narzędzia AI, ważne jest, aby wziąć pod uwagę istniejące przepływy pracy i doświadczenia użytkowników, mówi dyrektor ds. zdrowia cyfrowego Houston Methodist, dr Sarah Pletcher: „Kluczowe jest zrozumienie rozwiązania, a następnie przeanalizowanie, w jaki sposób jest ono dostarczane interesariuszom. Weź pod uwagę szczegóły, takie jak integracja, kliknięcia, doświadczenie i wizualizacja”.
Amerykańskie organizacje zajmujące się opieką zdrowotną nieustannie wprowadzają innowacje w zakresie sztucznej inteligencji, udoskonalają jej wdrażanie i osiągają wymierne rezultaty dla pacjentów, personelu i lekarzy.
Kliknij baner poniżej, aby przeczytać nowy raport CDW dotyczący badań nad sztuczną inteligencją.
W 2023 r. Northwell Health wprowadziło iNAV , narzędzie AI opracowane przez trzech lekarzy w celu analizy skanów MRI i tomografii komputerowej pod kątem raka. iNAV analizuje skany, które pacjenci otrzymują z innych powodów zdrowotnych, co daje szansę na wykrycie raka znacznie wcześniej. Gdy narzędzie sygnalizuje problem, zespół multidyscyplinarny przegląda wyniki, umożliwiając nawigatorom opieki przyspieszenie biopsji.
iNAV szybko udowodnił swoją wartość, skracając czas oczekiwania na biopsję z 22 dni do zaledwie siedmiu, a czas leczenia z 56 do 34 dni. W skali globalnej takie usprawnienia mogą mieć przełomowe znaczenie dla systemów takich jak Northwell, który ma 21 szpitali w całym stanie Nowy Jork.
„Im szybciej pacjenci się zgłoszą, tym szybciej będą mogli rozpocząć leczenie i tym lepsze będą wyniki” — mówi dr David Rivadeneira, dyrektor Northwell Health Cancer Institute w Huntington i lekarz naczelny ds. strategicznych inicjatyw klinicznych w regionie wschodnim Northwell Health.
Początkowo pilotowany w przypadku raka trzustki, iNAV wykrywa teraz również inne rodzaje nowotworów. Northwell Health wykorzystuje również sztuczną inteligencję do planowania leczenia i dopasowywania badań klinicznych , syntetyzując ogromne ilości danych , aby pomóc lekarzom optymalizować i personalizować opiekę.
„Każdy nowotwór jest inny i u każdego nowotwór reaguje w inny sposób” – mówi Rivadeneira.
Magazyn Time uznał iNAV za jeden z najlepszych wynalazków 2024 r., doceniając kluczową rolę wczesnego wykrywania w uzyskiwaniu lepszych wyników leczenia.
„Jesteśmy bardzo podekscytowani tą platformą” — mówi Rivadeneira. „Myślę, że wiele ośrodków zdrowia będzie chciało przyjąć coś takiego”.
ODKRYJ: Sztuczna inteligencja w obsłudze klienta usprawnia opiekę pacjenta.
MUSC pracuje nad zwinnym podejściem do sztucznej inteligencjiW Charleston, SC, Medical University of South Carolina Health wykorzystał platformę AI do coraz większej liczby przypadków użycia. MUSC początkowo wdrożył rozwiązanie, aby usprawnić rejestrację pacjentów, zanim rozszerzył je na zasięg opieki i autoryzacje ubezpieczeniowe.
Crystal Broj, dyrektor ds. transformacji cyfrowej przedsiębiorstwa, mówi, że ta stopniowa ekspansja odzwierciedla ważny aspekt sztucznej inteligencji: „Trzeba być gotowym na iterację”.
Kiedy MUSC dodał funkcję współpłacenia do rejestracji pacjentów, początkowo nie działała ona bezbłędnie. Jednak dzięki powolnemu dodawaniu funkcji system opieki zdrowotnej mógł uwzględnić opinie pacjentów i udoskonalić platformę przed jej wdrożeniem w 700 biurach w całym stanie.
Jak dodaje Broj, zwinność pozwala również na odpowiednie zarządzanie zmianą, co pozwala upewnić się, że pracownicy rozumieją korzyści płynące ze sztucznej inteligencji i mają przeszkolenie pozwalające im skutecznie korzystać z nowych narzędzi.
To szczególnie ważne, gdy AI działa na dużą skalę. W 2025 r. platforma wysłała pacjentom 1,7 mln przypomnień, co pozwoliło personelowi gabinetu skupić się na innych zadaniach, mówi.
Kiedy MUSC dostrzegło możliwość wykorzystania AI do opieki nad pacjentami z luką, zaczęło się od pacjentów, którzy spóźniali się na mammografię. Agenci AI platformy przeglądali dokumentację medyczną i wysyłali wiadomości do kwalifikujących się pacjentów z opcją samodzielnego planowania.
„Włączyliśmy tę funkcję w czwartkowy wieczór i do piątkowego poranka 129 kobiet miało już zaplanowane wizyty” – mówi Broj.
MUSC nadal rozszerza swoją opiekę wspomaganą sztuczną inteligencją w zakresie luk w opiece nad innymi potrzebami, takimi jak szczepienia przeciw grypie i wizyty kontrolne u dzieci. „Celem jest ułatwienie współpracy z systemem opieki zdrowotnej tak samo, jak zamawianie książki na Amazonie” – mówi.
OSF HealthCare znajduje nowe podejście do opieki nad pacjentami z wstrząsem mózguOSF HealthCare , zintegrowany system opieki zdrowotnej obejmujący szpitale i kliniki obsługujące stany Illinois i Michigan, testuje nową, opartą na sztucznej inteligencji aplikację, która zapewnia terminowy i obiektywny pomiar tego, czy u sportowców wystąpił wstrząs mózgu.
„Stało się dla mnie coraz bardziej oczywiste, że nasza zdolność do niezawodnej identyfikacji osób z wstrząsami mózgu jest bardzo słaba” — mówi dr Adam Cross, adiunkt pediatrii na University of Illinois College of Medicine Peoria i dyrektor Children's Innovation Lab w Jump Trading Simulation and Education Center , będącego wynikiem współpracy uniwersytetu i OSF HealthCare. „Musiał istnieć lepszy sposób”.
Obecnie trenerzy używają czasochłonnych narzędzi, które w dużej mierze opierają się na zgłaszanych przez sportowców objawach, ale mogą być one pod wpływem chęci powrotu na boisko, mówi Cross. Dlatego też, wspólnie ze współtwórcami z Grainger College of Engineering na University of Illinois Urbana-Champaign, Cross i jego zespół opracowali FlightPath .
Procent organizacji opieki zdrowotnej, które nawiązały współpracę z zewnętrznymi dostawcami w celu opracowania niestandardowych, generatywnych rozwiązań AI
Aplikacja rzeczywistości mieszanej wykorzystuje podejście oparte na grach i prosi użytkowników o umieszczenie bańki wokół wirtualnego kolibra lecącego w przestrzeni 3D na urządzeniu Apple iPad. Cross mówi, że sztuczna inteligencja odgrywa w aplikacji kilka ról, w tym zbiera setki tysięcy do milionów punktów danych w każdej dwuminutowej sesji.
„Używamy wszystkich tych danych, aby zrozumieć, jak człowiek porusza się w swojej przestrzeni i w odpowiedzi na ruchy ptaka” – mówi. „I sprawiamy, że koliber porusza się w bardzo specyficzny, ale także częściowo losowy sposób, dzięki czemu możemy wywołać to, co wiemy, że jest neurologicznie złożonym lub znaczącym ruchem”.
OSF HealthCare nawiązało współpracę ze sportowcami i trenerami z Illinois State University, Illinois Wesleyan University i Bradley University, aby testować rozwiązanie przez dwa lata. Pozwoli to zespołowi Crossa zebrać dane i porównać wydajność aplikacji z innymi narzędziami diagnostycznymi. „Mieliśmy wiele bardzo pozytywnych opinii”, dodaje.
Szybki postęp w dziedzinie AI złagodził wiele przeszkód technologicznych, które spowalniały wczesne przypadki użycia. Dzisiaj, jak mówi Cross, „większym problemem jest wiedza, jak zastosować całą tę moc do istotnych problemów, a następnie odpowiednio wykorzystać ją w praktyce klinicznej”.
CO DALEJ: Pokonywanie przeszkód we wdrażaniu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
healthtechmagazine
