Появление передовых технологий искусственного интеллекта, таких как Chat GPT и Google Bard, вызвало дебаты об этике и правилах, связанных с этими решениями. Однако нельзя отрицать, что ИИ обладает потенциалом значительного воздействия на общество. Когда мы рассматриваем последние инновации, многие из них связаны с недостаточно используемыми активами. Точно так же, как Uber и Airbnb монетизировали частные активы, ИИ может революционизировать медицинские технологии, устраняя неэффективность медицинских рабочих процессов.
В этой статье будут рассмотрены преобразующие изменения, которые ИИ может внести в программное обеспечение для медицинского документооборота.
Оптимизация рабочего процесса
ИИ , как пишет Андрей Сковородников — Владелец Передового Цифрового Агентства Aunimeda, может анализировать схемы рабочего процесса, выявлять узкие места и предлагать улучшения для повышения эффективности в медицинских учреждениях. Он оптимизирует планирование пациентов, распределение ресурсов и управление запасами, улучшая поток пациентов и сокращая время ожидания. Операционные процессы могут извлечь выгоду из ИИ, автоматизируя заказы на пополнение запасов и выявляя потенциальные пробелы, такие как проблемы с цепочкой поставок, которые могут привести к задержкам.
Например, Censis Technologies автоматизировала некоторые части процесса стерилизации, особенно связанные с отслеживанием. Это повышает производительность вспомогательного персонала в больницах, освобождая их для высокопроизводительной работы. Согласно их веб-сайту, Censis утверждает, что “Клиенты, использующие CensisAI2, видят сокращение количества лотков на 25% в начале первой смены в течение первых шести месяцев”.
Прогнозная аналитика
Используя алгоритмы машинного обучения, программное обеспечение для документооборота в медицине может анализировать данные пациента для выявления закономерностей, указывающих на вероятность определенных состояний или болезней. Это обеспечивает раннее выявление и вмешательство, потенциально улучшая результаты лечения пациентов и снижая затраты на здравоохранение.
Например, алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, КТ и МРТ, помогая выявлять аномалии и помогать рентгенологам в постановке диагнозов. Искусственный интеллект также может обрабатывать сигналы от таких устройств, как электрокардиограммы (ЭКГ) или носимые датчики, для удаленного мониторинга жизненно важных показателей, что позволяет получать всестороннюю информацию.
Возьмем, к примеру, сердечные катетеры от HemoSphere компании Edwards Lifesciences; они дополняют свой новый продукт Acumen возможностями искусственного интеллекта для прогнозирования потенциальных смягчающих обстоятельств. Согласно их документации по связям с инвесторами, они надеются развивать это дальше, чтобы прогнозировать и назначать лекарства к 2028 году. В кардиохирургии, где важны минуты, этот тип интеллекта потенциально может спасать жизни, когда медсестры ухаживают за другими пациентами. Их клинические результаты показывают сокращение времени вентиляции легких на 35% и на семь часов меньше в отделении интенсивной терапии, уже использующем эту технологию.
Поддержка принятия решений
Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать огромные объемы данных о пациентах, включая медицинские записи, результаты лабораторных исследований и сканирования изображений, предоставляя ценную информацию и поддерживая принятие клинических решений. Системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта могут помочь поставщикам медицинских услуг в диагностике заболеваний, определении планов лечения и прогнозировании результатов лечения пациентов. Искусственный интеллект может выступать в качестве первого рецензента, ускоряя процесс рассмотрения несколькими врачами.
Более того, ИИ продемонстрировал потенциал в распознавании стоматологической патологии, которую врачи могли бы пропустить, как видно без программного обеспечения, повышая вероятность успешной имплантации и снижая вероятность осложнений.
Интеллектуальная автоматизация
ИИ может автоматизировать повторяющиеся и рутинные задачи, такие как ввод данных, документация и планирование встреч. Такая автоматизация освобождает время медицинских работников, позволяя им сосредоточиться на сложных и критических аспектах ухода за пациентами.
Например, автоматизация голосовой связи может преобразовывать произносимую информацию в структурированные медицинские записи, снижая административную нагрузку и повышая точность процессов кодирования и выставления счетов. Это может радикально улучшить процесс выставления счетов, что является известной проблемой в системе больниц США.
В последний раз, когда я ходил к врачу общей практики, они использовали автоматическую расшифровку заметок. Совсем недавно такие стартапы, как Nexcode, вывели эту технологию на новый уровень с помощью обработки естественного языка (NLP).