Развёртывание искусственного интеллекта для клинической поддержки принятия решений на месте (AI-CDS) – новое направление, которое имеет потенциал революционировать экстренную медицину. В то время как внедрение AI в здравоохранение привлекло внимание, его перевод в клиническую практику остается редкостью. Однако Эндрю Тейлор, доцент экстренной медицины в Школе медицины Йельского университета, считает, что инструменты AI-CDS могут оптимизировать процессы, улучшить результаты лечения пациентов и оптимизировать использование ресурсов в отделениях экстренной медицины (ED). Тейлор подчеркивает важность внедрения инструментов AI с тщательным планированием и учётом особенностей и процессов работы в ED.
AI-CDS в экстренной медицине: На Глобальной конференции и выставке HIMSS24 Тейлор рассмотрит различные приложения AI-CDS в ED, включая триаж, решение по пациентам, диагностику и оценку риска. Анализируя сложные данные о пациентах, алгоритмы ИИ могут точно оценивать степень тяжести состояния пациента, обеспечивая своевременное медицинское вмешательство. Кроме того, системы AI-CDS повышают точность диагностики и способствуют более обоснованному принятию решений относительно решения по пациентам.
Человекоориентированный подход: Подход Тейлора сосредоточен на создании ИИ-систем, которые безупречно интегрируются с человеческими аспектами здравоохранения, поддерживая врачей вместо их замены. Цель заключается в улучшении человекоориентированного ухода, которая лежит в основе медицины. Вовлечение заинтересованных сторон является важным условием для принятия и интеграции систем AI-CDS, чтобы они соответствовали ключевым ценностям здравоохранения, таким как сострадание, конфиденциальность и равенство.
Мощная инфраструктура: Создание надежной инфраструктуры является неотъемлемым условием успешного внедрения и долгосрочного использования AI-CDS. Продуктивные инструменты, предоставляющие оперативные практические рекомендации, играют ключевую роль. Инфраструктура должна быть адаптивной и способной развиваться вместе с изменяющимися клиническими данными и практиками здравоохранения. Внедрение операций обучения машин (MLOps) является решающим для контроля, поддержания и постоянного улучшения AI-приложений, обеспечивая их эффективность, безопасность и соответствие стандартам безопасности данных.
Улучшение качества ухода за пациентами: Создание надежной инфраструктуры и развитие симбиотических отношений между инструментами AI-CDS и клиническими рабочими процессами позволяют постоянно улучшать качество ухода за пациентами и успешно справляться с сложностями здравоохранения. Сессия на HIMSS24 предоставит информацию о потенциальном влиянии AI-CDS и подчеркнет важность планирования, привлечения заинтересованных сторон и инфраструктуры в достижении успеха и устойчивости AI в экстренной медицине.
The source of the article is from the blog yanoticias.es