Повышение безопасности лекарств в здравоохранении с помощью носимой камеры на базе искусственного интеллекта
Технологии на основе ИИ продолжают менять здравоохранение, а новейшие инновации направлены на решение критической проблемы: ошибок в приеме лекарств. Исследователи из Вашингтонского университета разработали носимую камеру с поддержкой ИИ, способную обнаруживать потенциальные ошибки в приеме лекарств с точностью 99%. Эта система предлагает упреждающее решение для повышения безопасности пациентов за счет сокращения человеческих ошибок во время приема лекарств, особенно в условиях повышенного риска, таких как операционные, отделения интенсивной терапии и отделения неотложной помощи.
Решение постоянной проблемы
Ошибки при приеме лекарств, такие как подмена шприцев и флаконов, остаются существенным источником предотвратимого вреда для пациентов. Эти ошибки часто происходят во время внутривенного введения лекарств, когда врачи должны перекладывать лекарства из флаконов в шприцы перед тем, как вводить их пациентам. Исследования показали, что ошибки замены — когда шприц неправильно маркирован или выбран неправильный флакон — составляют примерно 20% всех ошибок, связанных с приемом лекарств. Тревожно, что даже при правильной маркировке неправильное введение все равно может привести к опасным результатам. Хотя существуют такие меры предосторожности, как системы сканирования штрих-кодов для проверки содержимого флаконов, они могут непреднамеренно усложнить рабочий процесс врача. Ситуации с высоким уровнем стресса могут привести к пропуску проверок, что приведет к невозможности обнаружить потенциальные ошибки. Система носимых камер с поддержкой искусственного интеллекта Вашингтонского университета предлагает решение путем интеграции в существующие процессы, обеспечивая безопасность, не обременяя поставщиков медицинских услуг дополнительными шагами.
Глубокое обучение и обнаружение в реальном времени
Основой этого нововведения является модель глубокого обучения, способная распознавать этикетки лекарств на шприцах и флаконах. В сочетании с носимой камерой GoPro система действует как автоматизированный наблюдатель, выявляя потенциальные ошибки в приеме лекарств в режиме реального времени. Для разработки этой системы исследователи собирали видеоданные 4K в течение 55 дней в двух больницах, охватывающих 17 операционных и включающих 13 поставщиков анестезиологии. На отснятых кадрах врачи обращаются со шприцами и флаконами с различными лекарствами, которые затем маркируются для обучения алгоритма. Обучение модели представляло собой уникальные проблемы, такие как учет изменений в освещении, ракурсах камеры и быстрых движениях поставщиков. В клинических условиях руки часто закрывают флаконы и шприцы, при этом части этикеток скрыты, а быстрые действия выполняются без учета видимости камеры.
Чтобы преодолеть эти проблемы, система была разработана так, чтобы фокусироваться не только на чтении текста, но и на распознавании визуальных подсказок, таких как размер печати этикетки, форма флакона и цвет колпачка. Это позволило ИИ различать разные лекарства, даже если части этикетки были скрыты или размыты. Более того, модель была улучшена для различения объектов переднего и заднего плана, гарантируя, что анализируются только соответствующие флаконы и шприцы, игнорируя другие предметы на заднем плане, которые могли создавать шум или ложные оповещения.
Впечатляющие результаты и будущий потенциал
После обучения модели ее точность была проверена на записях 418 приготовлений лекарственных препаратов, выполненных во время планового ухода. Результаты были замечательными: система ИИ достигла чувствительности 99,6% и специфичности 98,8% для обнаружения ошибок замены флаконов. Эти показатели указывают на потенциал системы для надежной защиты от ошибок приема лекарств. Исследователи отметили, что, хотя достижение идеальной производительности может быть недостижимо, точность носимой камеры соответствует ожиданиям медицинских работников. Опрос, в котором приняли участие более 100 поставщиков анестезиологических услуг, показал, что большинство ожидало от такого инструмента точности не менее 95%, что является эталоном, который система ИИ успешно превзошла.
Обратная связь, генерируемая носимой камерой, может помочь врачам получать оповещения в режиме реального времени при обнаружении ошибки, что позволяет немедленно исправить ее до того, как лекарство будет введено пациенту. Этот проактивный подход повышает безопасность и укрепляет доверие к медицинским процедурам. Возможность выступать в качестве дополнительного уровня уверенности обеспечивает спокойствие поставщикам медицинских услуг, которые работают в условиях сильного давления, уравновешивая потребность в скорости и точности в своей работе.
Разработка этой носимой камеры на базе искусственного интеллекта означает значительный шаг вперед в предотвращении ошибок при приеме лекарств и обеспечении безопасности пациентов в медицинских учреждениях с высоким давлением. Используя возможности глубокого обучения и обнаружения в реальном времени, поставщики медицинских услуг получают эффективный инструмент, который сводит к минимуму вероятность человеческой ошибки, не нарушая при этом рабочий процесс. Хотя для совершенствования таких систем необходимы дальнейшие усовершенствования и более широкое тестирование, текущие результаты уже отражают значительный прогресс в повышении безопасности и надежности здравоохранения. В будущем такие инновации, как эти носимые устройства, могут стать жизненно важными для сокращения клинических ошибок и повышения стандартов ухода за пациентами.
Источник: TechTarget
