Kako se brazilsko zdravstvo nastavlja razvijati, integracija umjetne inteligencije (AI) unutar bolnica postaje ključna ne samo za poboljšanje upravljanja i operativne učinkovitosti, već i za podizanje kvalitete skrbi za pacijente. Tehnološka implementacija u ovom sektoru traje već oko osam godina i u posljednje dvije godine bilježi značajan rast.
Studija Nacionalnog udruženja privatnih bolnica (Anahp) u suradnji s Brazilskim udruženjem startupa u zdravstvu prošle godine imala je za cilj identificirati usvajanje AI u postavkama zdravstva. Od 122 bolnice povezane s Anahp-om, 45 je sudjelovalo u istraživanju. Od toga, više od 60% izvijestilo je o implementaciji AI u različitim oblicima, polovica njih vidjela je opipljive rezultate, dok gotovo četvrtina još nije vidjela koristi.
Najčešće prijavljene primjene AI-a u tim bolnicama uključuju chatbotove za uslugu pacijenata. Osim toga, njezina primjena obuhvaća ključna područja poput upravljanja krevetima, kirurških centara, analize rizika od neodaziva na zakazane testove, analize slikanja u stvarnom vremenu za potporu dijagnozama i daljnog praćenja kliničkih parametara hipertenzivnih pacijenata.
Devet velikih brazilskih bolnica ispitano je kako koriste AI. Na primjer, bolnica Sírio-Libanês koristi AI od 2018. godine kako bi unaprijedila operativnu učinkovitost i kvalitetu skrbi za pacijente. Ailton Brandão, direktor IT-a i digitalizacije u bolnici, ističe da uspjeh AI modela uvelike ovisi o snažnoj strategiji podataka i strogim politikama privatnosti i sigurnosti.
Tamo je AI ubrzao procese pregleda slika poput MRI-a, smanjujući vrijeme izlaganja pacijenata i brže oslobađajući opremu. Nadalje, AI model nazvan “Smart Schedule” ima za cilj smanjiti stopu neodaziva na zakazane slikovne testove procjenjujući podatke pacijenata poput adrese, pokrića osiguranja i zanimanja kako bi predvidio vjerojatnost propuštenih termina, što je dovelo do značajnog smanjenja neodaziva od 20%.
Još jedan istaknuti primjer je njemačka bolnica Oswaldo Cruz, koja se angažirala s brojnim startupima za integraciju AI od 2021. godine. Jedan AI projekt uključuje stvaranje sustava zdravstvenih bodova koristeći obradu prirodnog jezika (NLP) kako bi se procijenili nestrukturirani podaci u medicinskim zapisima pacijenata, pružajući sveobuhvatne zdravstvene procjene i uvide.
Integracija AI u bolnicama poput bolnice Albert Einstein, još jednog pionira u ovoj oblasti, restrukturira različite operativne aspekte. Ona se ponosi s 92 AI rješenja, značajno utječući na upravljanje kirurškim rasporedima putem prediktivnih algoritama koji predlažu optimalno vrijeme, osoblje i resurse, dovodeći do ušteda.
Ova značajna tendencija prema upotrebi AI u brazilskim bolnicama nastavit će se, smanjujući troškove, pružajući dijagnostičku podršku medicinskim profesionalcima i poboljšavajući opća iskustva pacijenata.
Ključna pitanja i odgovori:
– Koji su izazovi povezani s integracijom AI-a u brazilskim bolnicama?
Jedan od izazova je potreba za značajnim ulaganjima u tehnološku infrastrukturu i stručne stručnjake za razvoj, implementaciju i održavanje AI sustava. Postoji i etičko razmatranje o privatnosti podataka i sigurnosti. Nadalje, mogu postojati otpori od zdravstvenih stručnjaka zbog straha od gubitka posla ili sumnje u točnost AI.
– Postoje li kontroverze povezane s AI-em u zdravstvu u Brazilu?
Da, mogu se pojaviti nekoliko kontroverzi, poput potencijalnih pristranosti u AI algoritmima koji bi mogli utjecati na skrb o pacijentima, posebno ako podaci korišteni za obuku tih modela nedostaju raznolikosti. Druga kontroverza je etička upotreba podataka pacijenata u svrhu AI-a i ravnoteža između poboljšanja zdravstvene zaštite i prava na privatnost.
Prednosti i nedostaci:
Prednosti:
– AI može značajno poboljšati operativnu učinkovitost u bolnicama automatizacijom rutinskih zadataka, upravljanjem rasporeda i optimizacijom protoka pacijenata.
– Dijagnostički AI alati mogu pomoći medicinskim profesionalcima u ranijem i preciznijem prepoznavanju bolesti, što dovodi do boljih ishoda za pacijente.
– Daljinsko praćenje pacijenata putem AI-a može pružiti kontinuiranu skrb, posebno za kronična stanja poput hipertenzije, unaprjeđujući upravljanje zdravljem.
– Prediktivna analitika može smanjiti stope neodaziva, optimizirajući korištenje resursa.
Nedostaci:
– Početni trošak integracije AI-a u zdravstvene sustave može biti visok.
– Ovisnost o tehnologiji podiže zabrinutost o tome što se događa tijekom prekida sustava ili kvarova.
– Postoji rizik od prevelike ovisnosti o AI-u, što bi moglo potencijalno smanjiti vještine medicinskih profesionalaca.
– Etički i sigurnosni problemi predstavljaju značajnu zabrinutost, posebno kada se radi o osjetljivim zdravstvenim podacima.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl