Најновији Мицрософтов АИ алат може предвидети пропуштене прегледе код лекара

Између оскудице обучених лекара, недостатка медицинског особља и опште исцрпљености здравствених радника, обезбеђивање прегледа код лекара није лак задатак у савременом клиничком окружењу. Заиста, временска вредност за састанке никада није била већа.

Овај део је управо оно што Мицрософт-ов најновији алат за вештачку интелигенцију (АИ) покушава да реши: смањење пропуштених термина за здравствену негу. Мерав Давидсон, потпредседник Мицрософта за индустрију АИ, написао је у Мицрософт Индустри Блогс: „Годишњи трошак пропуштених термина у здравственој индустрији је више од 150 милијарди долара само у САД. Пропуштени састанци не само да доводе до пада здравља пацијената, већ и економски ефекти непојављивања пацијената значајно утичу на рад клинике и калкулације фиксних трошкова, што доводи до превеликог броја запослених и непланираних застоја, што на крају оставља здравственим радницима да се боре са свакодневним операцијама.

Дејвидсон истиче важан феномен. Пропуштени термини нису штетни само за пацијента, већ и за цео клинички екосистем. На пример, ако се пацијент не појави на свом додељеном месту, та соба ће сада остати некоришћена за тај временски период. У већини ситуација, не може се попунити само следећом особом у реду, с обзиром на то да је то услуга заснована на термину, а следећа особа вероватно неће стићи све док им није додељено време. Иако један или два пропуштена термина могу бити занемарљива, када се посматрају у холистичкој перспективи, ово неискоришћено време кошта систем милијарде долара годишње. Можда је још важнија чињеница да је пропуштени термин пропуштена прилика за некога ко је заиста морао да види лекара, али није могао да уђе. С обзиром да тренутне листе чекања за лекаре примарне здравствене заштите подразумевају вишемесечно чекање на националном нивоу, ово је веома стваран проблем.

РЕКЛАМА

Мицрософтов алат је уграђен у његову робусну Цлоуд фор Хеалтхцаре платформу и има лаку криву учења: „Модел се лако примењује и може се обучити у року од само два сата, остављајући здравственог радника спремним да користи решење у року од само једног дана. Ова понуда користи и клиничарима и пацијентима. Са корисничким и познатим интерфејсом, предвиђање пропуштених термина омогућава канцеларијском особљу и клиничарима да предвиде недолазак пацијената без обуке о науци о подацима или особља.“

Давидсон даље објашњава да је „установљено да су различите врсте улазних података значајне у предвиђању пропуштених термина у домену здравствене заштите. Демографија, историјски обрасци, друштвене детерминанте и подаци о терминима, као што су тип и доба дана, улазни су примери које тимови за негу могу да користе за обуку модела.” Замршености иза софтвера су биле детаљно објашњено од стране Мицрософта, који такође инсистира на томе да „модел није претходно обучен и да ће га морати обучити корисник пружаоца здравствених услуга“.

РЕКЛАМА

Посебно, клинике и амбулантна подешавања нису једина места на којима би овај алат могао имати користи. На крају ће овај софтвер имати значајну улогу у скоро свим клиничким окружењима, почевши од одељења хитне помоћи до болничких ситуација.

Заиста, иако је овом АИ мотору вероватно потребно више рада и тестирања пре него што се његов пуни потенцијал може у потпуности реализовати, концепт је обећавајући у погледу коришћења података и објективних метрика за побољшање клиничких исхода.