Искусственный интеллект помогает улучшить уход за пациентами и сократить перегрузку в больницах
Исследователи обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) как к инновационному решению для прогнозирования госпитализаций из скорой помощи. Этот подход направлен на смягчение проблем переполнения больниц и одновременное улучшение ухода за пациентами. Переполнение не только затрудняет эффективность ухода, но также может привести к задержкам в лечении и увеличению смертности.
Новейшие технологии обещают оптимизировать процессы в больницах Соединенных Штатов, где соотношение врачей к пациентам составляет приблизительно 28,2 на 10 000 человек. Модели ИИ, такие как GPT-4, выходят на передний план, помогая медицинским специалистам принимать быстрые и точные решения даже в условиях нехватки данных.
В рамках новаторского исследования ИИ проанализировал данные пациентов, такие как витальные признаки и записи медсестер, с соблюдением конфиденциальности пациента. После обработки данных из более чем 864 000 посещений скорой помощи ИИ предложил госпитализацию для почти 18% случаев. Доктор Эйял Кланг, ведущий исследователь в этой области, признает потенциал моделей ИИ, таких как GPT-4, в улучшении процесса принятия решений в высоконагруженных средах, таких как скорая помощь.
Исследование показывает, что эта модель ИИ не только формирует точные рекомендации по госпитализации, но также предоставляет обоснование своих решений, что удивило медицинское сообщество. Более того, результаты показывают возможности объединения традиционных прогнозов машинного обучения для дальнейшего улучшения производительности.
Несмотря на обнадеживающие результаты, исследователи подчеркивают, что ИИ предназначен для поддержки, а не замены медицинских экспертов в процессах принятия решений. Это исследование подчеркивает, как крупные языковые модели (LLM) могут быть интегрированы в медицинскую практику для помощи здравоохраняющим работникам и, в конечном итоге, для улучшения результатов здоровья.
Преимущества и неравенства в интеграции ИИ в госпитализацию
Интеграция ИИ в госпитализацию в больницах может привести к ряду значительных преимуществ. Одно из основных преимуществ — сокращение времени ожидания пациентов, что критически важно в отделениях скорой помощи, где быстрое триажирование и лечение необходимы. Системы ИИ могут анализировать большие объемы данных больных быстрее, чем люди, что приводит к более быстрой идентификации нуждающихся в срочной помощи людей. Кроме того, ИИ может помогать приоритизировать уход за пациентами на основе степени тяжести, что является ключевым в ситуациях скорой помощи, где ресурсы могут быть ограничены.
Другим преимуществом является улучшение распределения ресурсов. Предсказывая госпитализации, учреждения здравоохранения могут более эффективно управлять своим персоналом, наличием коек и другими критическими ресурсами. Это позволяет более эффективно вести работу больниц и имеет возможность снизить затраты на здравоохранение благодаря оптимизации использования ресурсов.
Использование ИИ, такого как GPT-4, также может привести к увеличению точности диагностики. Быстро усваивая информацию о пациенте и предыдущие данные случаев, модели ИИ могут помочь работникам здравоохранения принимать более обоснованные решения и потенциально обнаруживать заболевания, которые в противном случае могли бы быть упущены.
Тем не менее, необходимо учитывать ряд ключевых проблем и противоречий, связанных с ИИ в здравоохранении. Одна из основных озабоченностей — конфиденциальность и безопасность данных. Больницы должны гарантировать, что данные пациентов, используемые системами ИИ, защищены от несанкционированного доступа и утечек, что может быть сложной задачей, учитывая чувствительный характер медицинских записей.
Еще одним спорным моментом является полагание на ИИ при принятии медицинских решений. Хотя ИИ может предоставлять рекомендации, крайне важно сохранять человеческий элемент в здравоохранении для учета факторов, которые могут быть неочевидны в данных. Более того, потенциал смещения в алгоритмах ИИ является актуальной проблемой. Системы машинного обучения хороши только насколько хороши данные, на которых они обучаются, и смещенные данные могут привести к смещенным результатам.
В целом, несмотря на возможности улучшения предоставления медицинской помощи, интеграция ИИ в госпитализацию также вызывает опасения относительно обеспечения равноправного ухода, сохранения доверия пациентов и сохранения целостности медицинской профессии. Важно преодолевать эти проблемы через непрерывное исследование, регулярные обновления алгоритмов ИИ и прочную регулятивную структуру для управления использованием ИИ в здравоохранении.
Для тех, кто заинтересован в изучении роли ИИ в здравоохранении, Национальный институт здоровья (NIH) и Американская медицинская ассоциация (AMA) предлагают обширные ресурсы и рекомендации. Эти ресурсы могут предоставить понимание текущих исследований, этические соображения и последние разработки в области взаимодействия ИИ и медицины.