Microsoft-ის უახლეს AI ინსტრუმენტს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს ექიმის გამოტოვებული დანიშვნები

გაწვრთნილი ექიმების სიმცირეს, საექთნო პერსონალის სიმცირესა და ჯანდაცვის მუშაკთა ზოგად გაფუჭებას შორის, ექიმთან ვიზიტის უზრუნველყოფა არ არის ადვილი ამოცანა თანამედროვე კლინიკურ ლანდშაფტში. მართლაც, დანიშვნების დროის ღირებულება არასოდეს ყოფილა უფრო მაღალი.

ეს არის ზუსტად ის, რასაც Microsoft-ის უახლესი ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინსტრუმენტი ცდილობს მიმართოს: ჯანდაცვის გამოტოვებული შეხვედრების შემცირება. მერავ დევიდსონმა, Microsoft-ის ინდუსტრიის ხელოვნური ინტელექტის ვიცე-პრეზიდენტმა, Microsoft-ის ინდუსტრიის ბლოგებში დაწერა: „ჯანმრთელობის ინდუსტრიაში გამოტოვებული შეხვედრების წლიური ღირებულება 150 მილიარდ დოლარზე მეტია მხოლოდ აშშ-ში. გამოტოვებული დანიშვნები არა მხოლოდ იწვევს პაციენტების ჯანმრთელობის დაქვეითებას, არამედ პაციენტის ეკონომიკური ეფექტი მნიშვნელოვნად მოქმედებს კლინიკის ოპერაციებზე და ფიქსირებული ხარჯების გამოთვლებზე, რაც იწვევს პერსონალის გადაჭარბებასა და დაუგეგმავ დროებს, რაც საბოლოოდ აიძულებს ჯანდაცვის პროვაიდერებს ყოველდღიურ ოპერაციებთან ბრძოლაში.

დევიდსონი ხაზს უსვამს მნიშვნელოვან ფენომენს. გამოტოვებული შეხვედრები საზიანოა არა მხოლოდ პაციენტისთვის, არამედ მთელი კლინიკური ეკოსისტემისთვის. მაგალითად, თუ პაციენტი არ გამოჩნდება თავის გამოყოფილ სლოტზე, ეს ოთახი ახლა გამოუყენებელი დარჩება ამ დროის განმავლობაში. უმეტეს სიტუაციებში, ის უბრალოდ ვერ ივსება რიგში შემდეგი პირით, იმის გათვალისწინებით, რომ ეს არის შეხვედრებზე დაფუძნებული სერვისი და შემდეგი ადამიანი, სავარაუდოდ, არ ჩამოვა დანიშნულ დრომდე. მიუხედავად იმისა, რომ ერთი ან ორი გამოტოვებული შეხვედრის ადგილი შეიძლება უმნიშვნელო იყოს, ჰოლისტიკური პერსპექტივით განხილვისას, ეს გამოუყენებელი დრო სისტემას ყოველწლიურად მილიარდობით დოლარი უჯდება. უფრო მნიშვნელოვანია, ალბათ, ის ფაქტი, რომ უშედეგო შეხვედრა არის ხელიდან გაშვებული შესაძლებლობა სხვისთვის, რომელსაც ნამდვილად სჭირდებოდა ექიმთან კონსულტაცია, მაგრამ ვერ შესულიყო. იმის გათვალისწინებით, რომ პირველადი ჯანდაცვის ექიმებისთვის არსებული მოლოდინის სიები ითვალისწინებს თვიან ლოდინს. ეროვნულ დონეზე ეს ძალიან რეალური პრობლემაა.

რეკლამა

Microsoft-ის ინსტრუმენტი ჩართულია მის მძლავრ Cloud for Healthcare პლატფორმაში და აქვს მარტივი სწავლის მრუდი: „მოდელი ადვილად გამოსაყენებელია და მისი სწავლება შესაძლებელია მხოლოდ ორ საათში, რაც ჯანდაცვის პროვაიდერს ტოვებს მზად გამოსაყენებლად მხოლოდ ერთი დღის განმავლობაში. ეს შეთავაზება სარგებელს მოაქვს როგორც კლინიცისტებს, ასევე პაციენტებს. მოსახერხებელი და ნაცნობი ინტერფეისით, გამოტოვებული შეხვედრების პროგნოზი ოფისის პერსონალს და კლინიკებს აძლევს უფლებას იწინასწარმეტყველონ პაციენტების გამოუცხადებლობა მონაცემთა მეცნიერების ტრენინგის ან პერსონალის გარეშე.”

დევიდსონი შემდგომ განმარტავს, რომ „სხვადასხვა სახის შეყვანის მონაცემები მნიშვნელოვანი იყო ჯანდაცვის სფეროში გამოტოვებული შეხვედრების პროგნოზირებისთვის. დემოგრაფია, ისტორიული შაბლონები, სოციალური განმსაზღვრელი ფაქტორები და დანიშვნების მონაცემები, როგორიცაა დღის ტიპი და დრო, არის შემავალი მაგალითები, რომლებიც მოვლის გუნდებს შეუძლიათ გამოიყენონ მოდელის მოსამზადებლად. პროგრამული უზრუნველყოფის უკან არსებული სირთულეები იყო დეტალურად ახსნა Microsoft-ის მიერ, რომელიც ასევე ამტკიცებს, რომ „მოდელი არ არის წინასწარ გაწვრთნილი და უნდა გაიაროს ტრენინგი ჯანდაცვის პროვაიდერის მომხმარებლის მიერ“.

რეკლამა

აღსანიშნავია, რომ კლინიკები და ამბულატორიული დაწესებულებები არ არის ერთადერთი ადგილი, სადაც ეს ინსტრუმენტი შეიძლება პოტენციურად ისარგებლოს. საბოლოოდ შეიძლება ამ პროგრამულ უზრუნველყოფას მნიშვნელოვანი როლი ჰქონდეს თითქმის ყველა კლინიკურ პარამეტრში, დაწყებული სასწრაფო დახმარების განყოფილებიდან სტაციონარულ მოვლის სიტუაციებამდე.

მართლაც, მიუხედავად იმისა, რომ ამ AI ძრავას, სავარაუდოდ, მეტი მუშაობა და ტესტირება სჭირდება, სანამ მისი სრული პოტენციალის სრულად რეალიზება მოხდება, კონცეფცია იმედისმომცემია მონაცემთა და ობიექტური მეტრიკის გამოყენებასთან დაკავშირებით კლინიკური შედეგების გასაუმჯობესებლად.