2 способа использования ИИ в здравоохранении, чтобы снизить нагрузку на врачей, медсестер и пациентов

С начала пандемии Covid-19 в 2020 году наблюдается устойчивый рост числа увольнений работников в сфере здравоохранения. И хотя отрасль сосредоточена на найме, нагрузка на оставшихся врачей, медсестер и других медицинских работников по-прежнему тяжела. Вице-президент и главный специалист по медицинской информатике в Tampa General Hospital Нишит Патель рассказал, как ИИ может помочь решить проблемы с нагрузкой в здравоохранении.

«У нас все меньше и меньше людей в здравоохранении. Мы увидели огромную текучесть кадров среди врачей и медсестер после Covid-19, — говорит он. — Математика не работает, если у вас нет чего-то, что может усилить и дать толчок нашим врачам, медсестрам и другим, чтобы они стали еще точнее, еще эффективнее и снизили расходы».

Патель и другие специалисты в области здравоохранения считают, что помощь может прийти в форме генеративного искусственного интеллекта, который превращает вводимые пользователем данные в новый контент. Он отметил, что в TGH генеративный ИИ уже поддерживает около 300 врачей и поставщиков.

Вот два варианта использования ИИ, которые, по словам врачей, помогают облегчить нагрузку на работников здравоохранения и пациентов:

1. Для раннего выявления случаев сепсиса

Сепсис — это экстремальная реакция организма на инфекцию, согласно Центрам по контролю и профилактике заболеваний. Это опасное для жизни состояние — главная причина, по которой человек может не выйти из больницы после госпитализации, объясняет Патель.

Используя генеративный ИИ, врачи в TGH смогли быстрее обнаружить ранние признаки сепсиса и создать пошаговый процесс, который им легко отслеживать, чтобы более эффективно доставлять антибиотики в течение определенного времени и задерживать жидкость.

«Это лучше поддерживает работников здравоохранения и пациентов, потому что если что-то выпадает из этого часового графика, у нас есть целый процесс, чтобы это контролировать», — говорит он.

Патель и его команда смогли снизить уровень смертности от сепсиса более чем на 30% с помощью генеративных технологий ИИ. «Если мы сможем осуществить такую ​​трансформацию оказания медицинской помощи, мы сделаем здравоохранение гораздо безопаснее для каждого из наших пациентов», — говорит он.

2. Транскрибировать записи пациентов в режиме реального времени

По словам Пателя, использование искусственного интеллекта, который берет аудиозаписи и быстро расшифровывает их, а затем структурирует заметки, может облегчить врачам составление карт. Он отмечает, что эта услуга дает врачам возможность выйти не с расшифровкой, а с настоящей продуманной, структурированной записью, которую они могут подправить и отредактировать сразу после приема. Это дает врачам больше времени на своих пациентов и сокращает время, которое они тратят на составление карт.

Доктор ЛаТаша Селиби Перкинс, семейный врач из Джорджтаунского университета, проходила обучение по использованию генеративного ИИ для поддержки составления своих карт. По ее словам, она ожидала, что некоторые из ее пациентов отнесутся к этой технологии скептически.

«Я забочусь о бэби-бумерах и малообеспеченных, — сказала она. — Есть некоторое недоверие к медицинской системе, как и должно быть у многих чернокожих и смуглых пациентов, верно? И поэтому, когда вы вводите что-то новое, вы определенно должны помнить об этом».

Направляясь к изменениям, Селиби Перкинс решила, что поддержит решение любого пациента отказаться от записи своих приемов с помощью сервиса. «Нормально сказать “нет”, если вы не хотите, чтобы так управляли вашей медицинской информацией, — утверждает она.

Сертифицированный акушер-гинеколог Натаниэль ДеНикола не использовал ИИ в своей практике в прошлом году, поскольку он не нашел генеративного ИИ-сервиса для транскрипции, который соответствовал бы тому, что искала его команда.

Но когда в прошлом году ДеНикола и его жена ждали первенца, они с трудом подбирали идеальное имя для своей дочери. «Мы перебрали сотни имен из детских книг, от влиятельных лиц в социальных сетях, до семьи, друзей. Мы провели много времени, думая об этом, — сказал он. — На приеме у акушера-гинеколога ей было любопытно, что будет означать имя».

Тогда они решили обратиться за помощью к чат-боту. Акушер-гинеколог добавил параметры в службу искусственного интеллекта на основе качеств, которые пара хотела получить от имени, и ChatGPT предложил пять имен, которые все были в первых рядах их списка и все были довольно близки к тому, что они искали. По словам ДеНиколы, врачи могут использовать ИИ «даже в развлекательной форме» для общения с пациентами.

Но это не единственное применение искусственного интеллекта в медицине. Хотя ИИ помогает врачам просматривать изображения и находить аномалии, связанные с заболеванием, такие как клетки неправильной формы, было сложно разработать компьютерные модели, которые могли бы включать несколько типов данных. Исследователи из Стэнфордского медицинского университета ранее разработали модель ИИ, способную включать визуальную и языковую информацию.