Улучшение координации ухода за больными посредством интеграции искусственного интеллекта

Интеграция программного обеспечения для координации ухода на основе ИИ преобразует предоставление медицинских услуг за счет реорганизации рабочих процессов и улучшения результатов лечения пациентов. Инициатива университетских больниц по внедрению платформ ИИ в свою сеть демонстрирует, как технологии могут повысить координацию ухода, одновременно снимая нагрузку на врачей и повышая эффективность. Используя передовые инструменты ИИ, учреждения здравоохранения, вероятно, решат давние проблемы в управлении уходом за пациентами и в возможностях врачей.

Повышение эффективности рабочего процесса с помощью ИИ

Университетские больницы предприняли значительные шаги по использованию ИИ для улучшения координации лечения. Развертывание платформы aiOS компании Aidoc в ее сети из 13 больниц и десятков амбулаторных учреждений знаменует собой значительный прогресс в стратегическом использовании технологий. Эта инициатива основана на истории организации по использованию инструментов ИИ, таких как портативные рентгеновские аппараты грудной клетки в отделениях интенсивной терапии, для раннего выявления критических состояний, таких как коллапс легких и неправильно расположенные трубки. Благодаря такому расширенному использованию ИИ учреждение ожидает сокращения избыточности, ускорения диагностики и более эффективного определения приоритетов неотложных случаев. Такой подход помогает поддерживать связь между бригадами по уходу, что необходимо для предотвращения задержек и улучшения общих результатов лечения пациентов.

Способность ИИ автоматизировать определенные элементы клинических рабочих процессов может помочь рентгенологам, отмечая срочные случаи для немедленного внимания. Например, алгоритмы ИИ могут отдавать приоритет сканированиям с потенциальными результатами тромбоэмболии легочной артерии — часто скрытого и опасного для жизни состояния. Таким образом, рентгенологи могут сосредоточить свои знания на случаях, требующих немедленного вмешательства, повышая эффективность рабочего процесса и безопасность пациентов. Такая приоритизация гарантирует, что критические результаты не будут упущены из виду, и что пациенты получат более быструю и адекватную помощь.

Смягчение проблем в координации ухода 

Эффективная координация ухода имеет важное значение для предоставления сплоченного и комплексного лечения пациентов, однако она часто сталкивается со значительными проблемами. Большое количество пациентов, выгорание врачей и потенциальные врачебные ошибки являются одними из основных препятствий. Эти проблемы можно решить путем интеграции инструментов ИИ, которые улучшают обмен информацией и автоматизируют определенные диагностические задачи. Например, алгоритмы ИИ, разработанные для поддержки сортировки, помогают врачам принимать более быстрые решения, не жертвуя точностью. Возможность сократить ненужные повторные тесты, минимизировать визиты пациентов и выявлять проблемы с лекарствами приводит к более плавным переходам в лечении и экономии средств как для пациентов, так и для систем здравоохранения.

Однако важно признать, что внедрение ИИ сопряжено с рядом проблем. Несмотря на высокую эффективность, инструменты ИИ не застрахованы от таких ограничений, как ложные положительные и отрицательные результаты. Организации должны внедрять эти технологии с реалистичными ожиданиями и гарантировать, что диагностическая проницательность остается процессом, ведущимся врачом. Это означает, что ИИ должен служить инструментом, который усиливает человеческое суждение, а не заменяет его. Как показывает опыт университетских больниц, внедрение ИИ требует баланса между автоматизацией и человеческим надзором для поддержания качества и безопасности пациентов. Обучение и поддержка врачей также имеют решающее значение для обеспечения плавной интеграции этих инструментов в существующие рабочие процессы.

Шаги к успешному внедрению ИИ

Внедрение программного обеспечения для координации ухода на основе ИИ требует тщательной подготовки и стратегического согласования с существующими инструментами и процессами здравоохранения. Подход университетских больниц обеспечивает модель для эффективного внедрения. Перед развертыванием организация проводит «архитектурный обзор» потенциальных инструментов ИИ, чтобы убедиться, что они беспрепятственно интегрируются с текущими системами, такими как системы архивации изображений и связи (PACS). Этот обзор помогает определить, может ли новая технология ИИ работать вместе с существующими электронными медицинскими картами (EHR) и другими ИТ-системами здравоохранения, не вызывая избыточности или путаницы.

Для достижения этого необходимо сотрудничество с рентгенологами, которые разбираются в ИИ. Эти эксперты помогают усовершенствовать процесс интеграции и предвидеть, как инструменты будут взаимодействовать со средой конечного пользователя. Это гарантирует удобство использования программного обеспечения, повышая производительность, а не создавая дополнительную нагрузку. Кроме того, оценка окупаемости инвестиций (ROI) является ключом к успешному внедрению. Такие показатели, как время до лечения, точность диагностики и количество истинно положительных и отрицательных результатов, используются для оценки влияния ИИ на эффективность рабочего процесса и результаты лечения пациентов. Например, когда ИИ использовался для скрининга пневмоторакса в университетских больницах, было отмечено заметное улучшение времени, необходимого для диагностики и лечения пациентов, что обеспечивает значительные преимущества в сценариях интенсивной терапии.

Процесс оценки не останавливается на первоначальном развертывании. Постоянный мониторинг и обратная связь от клинических групп играют важную роль в совершенствовании использования инструментов ИИ. Удовлетворенность и принятие клиницистов являются важнейшими показателями, которые нельзя игнорировать, поскольку они напрямую влияют на долгосрочный успех и интеграцию технологии. Взаимодействие с медицинскими работниками для сбора информации и обмена знаниями способствует созданию среды, в которой решения на основе ИИ постоянно оптимизируются.

Интеграция ИИ в координацию ухода открывает огромный потенциал для улучшения оказания медицинской помощи за счет повышения эффективности рабочего процесса, снижения нагрузки на врачей и поддержки более точной диагностики. Подход университетских больниц является примером того, как эти инструменты могут быть эффективно внедрены при условии тщательного планирования, реалистичных ожиданий и сотрудничества с клиническими группами. Хотя существуют такие проблемы, как ложные срабатывания и системная интеграция, их можно смягчить за счет тщательной подготовки и постоянных корректировок. Внедрение инструментов на основе ИИ в здравоохранение создает основу для более эффективного, ориентированного на пациента ухода, создавая пути для лучших результатов для пациентов и более устойчивой системы здравоохранения.

Источник: TechTarget