Streszczenie: Wdrożenie sztucznej inteligencji do klinicznej decyzji wspomagającej opiekę (AI-CDS) to nowy obszar, który ma potencjał do rewolucjonizacji medycyny ratunkowej. Podczas gdy integracja sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej zdobywa uwagę, jej przeniesienie do praktyki klinicznej pozostaje rzadkie. Jednak Andrew Taylor, docent medycyny ratunkowej na Wydziale Medycyny Uniwersytetu Yale’a, uważa, że narzędzia AI-CDS mogą usprawnić procesy, poprawić wyniki pacjentów i zoptymalizować wykorzystanie zasobów w oddziałach ratunkowych (ED). Taylor podkreśla, jak ważne jest wdrożenie narzędzi AI z misternym planowaniem i uwzględnieniem unikalnych czynników stresowych i toku pracy w ED.
AI-CDS w medycynie ratunkowej: Na Międzynarodowej Konferencji i Wystawie HIMSS24 Taylor zajmie się różnymi zastosowaniami AI-CDS w ED, w tym triażem, skierowaniem pacjenta, diagnozowaniem i oceną ryzyka. Analizując złożone dane pacjenta, algorytmy AI mogą dokładnie ocenić nasilenie stanu pacjenta, zapewniając szybką opiekę medyczną. Ponadto, systemy AI-CDS zwiększają dokładność diagnozy i przyczyniają się do bardziej świadomego podejmowania decyzji dotyczących skierowania pacjenta.
Ludzkie podejście: Podejście Taylora koncentruje się na tworzeniu systemów AI, które doskonale integrują się z ludzkimi elementami opieki zdrowotnej, wspierając lekarzy, a nie zastępując ich. Celem jest wzmocnienie opieki skoncentrowanej na człowieku, która leży u podstaw medycyny. Zaangażowanie interesariuszy jest kluczowe dla akceptacji i integracji systemów AI-CDS, zapewniając, że są zgodne z podstawowymi wartościami opieki zdrowotnej, takimi jak współczucie, prywatność i równość.
Solidna infrastruktura: Ustanowienie solidnej infrastruktury jest niezbędne dla skutecznego wdrożenia i długoterminowego wykorzystania AI-CDS. Kluczowe są intuicyjne narzędzia przyjazne dla użytkownika, które dostarczają konkretne wnioski. Infrastruktura powinna być elastyczna i zdolna do ewolucji wraz ze zmieniającymi się danymi klinicznymi i praktykami opieki zdrowotnej. Wdrożenie operacji uczenia maszynowego (MLOps) jest kluczowe w monitorowaniu, utrzymaniu i ciągłym doskonaleniu aplikacji AI, zapewniając ich skuteczność, bezpieczeństwo i zgodność z normami ochrony danych.
Wzmocnienie opieki pacjenta: Poprzez budowanie odpornych struktur i rozwijanie symbiotycznego związku między narzędziami AI-CDS a procesami klinicznymi, środowiska opieki ratunkowej mogą ciągle doskonalić opiekę pacjenta, jednocześnie prowadząc przez złożoność opieki zdrowotnej. Sesja na HIMSS24 dostarczy wglądu w potencjalny wpływ AI-CDS i podkreśli znaczenie planowania, zaangażowania interesariuszy i infrastruktury w osiągnięcie sukcesu i zrównoważonego rozwoju AI w medycynie ratunkowej.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com