غذای اصلی
- بیمارستان ها با بخش های اضطراری پر ازدحام ، به ویژه در ساعات اوج ، با چالش های قابل توجهی روبرو هستند.
- سه گانه سیستم ها به پیش بینی پذیرش بیمار و اولویت بندی کسانی که نیازهای بحرانی دارند کمک می کند.
- تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر شواهد ، تیم های پزشکی را راهنمایی می کند تا تصمیمات سریعتر و دقیق تری بگیرند و به طور بالقوه جان خود را نجات دهند.
- دستورالعمل های اخلاقی و شفافیت برای اطمینان از مراقبت از کیفیت و محافظت از حقوق بیمار ضروری است.
ازدحام بیش از حد در بخش های اورژانس بیمارستان نگرانی هایی است که همچنان بر سیستم های مراقبت های بهداشتی در سراسر جهان تأثیر می گذارد. اتاق های اورژانس برای رسیدگی به شرایط فوری طراحی شده اند ، اما هجوم بیماران در ساعات اوج می توانند منابع را افزایش دهند ، زمان انتظار را طولانی کنند و به افزایش استرس در بین متخصصان پزشکی کمک کنند. برای رسیدگی به این مسائل ، بسیاری از بیمارستان ها ادغام را آغاز کرده اند هوش مصنوعی (AI) ابزارهای مربوط به گردش کار آنها. این ابزارها با انجام کارهای مختلف ، از جمله نظارت بر جریان بیمار ، پیش بینی بستری در بیمارستان و پالایش روند تریاژ ، کمک می کنند.
یکی از مهمترین پیشرفت های این زمینه است سه گانهبشر سه گانه شامل استفاده از الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشین برای طبقه بندی و اولویت بندی بیماران ورودی بر اساس داده های بالینی است. در حالی که قضاوت و تخصص انسان ضروری است ، تریاژ AI با تجزیه و تحلیل الگوهای که در غیر این صورت ممکن است بدون توجه باشد ، لایه دیگری از پشتیبانی را فراهم می کند. این ادغام امکان تخصیص کارآمدتر از منابع محدود را فراهم می کند ، که به ویژه در شلوغ ترین دوره ها مفید است. با اتصال تجزیه و تحلیل داده ها با ارزیابی بیمار در زمان واقعی ، بیمارستان ها برای مدیریت خواسته های اورژانس بهتر آماده هستند.
در این مقاله به بررسی چگونگی ابزارهای هوش مصنوعی ، از جمله تریاژ هوش مصنوعی ، به بیمارستانها کمک می کند تا نیازهای پذیرش را پیش بینی کنند و اطمینان حاصل کنند که مهمترین موارد توجه فوری را به خود جلب می کند. همچنین به بررسی نتایج ، چالش ها و ملاحظات اخلاقی در دنیای واقعی که همراه با این فناوری های نوظهور در مراقبت های بهداشتی است ، می پردازد.
Ai Triage: نگاهی دقیق تر
سه گانه پلتفرم ها از الگوریتم های پیشرفته ای استفاده می کنند که از داده های تاریخی بیمار ، دستورالعمل های بالینی و اطلاعات در زمان واقعی جمع آوری شده از بخش های اورژانس یاد می گیرند. اینها الگوریتم می تواند از طریق جزئیاتی مانند علائم ، علائم حیاتی ، تاریخچه پزشکی و حتی عوامل جمعیت شناختی تجزیه شود. با مقایسه ارائه های فعلی با موارد گذشته ، سیستم الگوهای بالقوه ، از جمله شاخص های پرخطر را مشخص می کند.
تحقیقات نشان دهنده ارزش تریاژ AI در ساده سازی مصرف بیمار است. در بسیاری از تنظیمات سنتی ، پرستاران و سایر کارکنان خط مقدم در درجه اول به آموزش و تجربه خود متکی هستند تا تصمیم بگیرند که ابتدا چه کسی دیده شود. در حالی که این رویکرد کار می کند ، گاهی اوقات می تواند از علائم هشدار دهنده ظریف غافل شود یا برای تأیید نگرانی نیاز به اقدامات اضافی داشته باشد. از طرف دیگر ابزارهای تریاژ هوش مصنوعی ، طیف گسترده ای از عوامل را تقریباً بلافاصله پردازش می کنند و باعث ایجاد سطح فوریت توصیه شده برای هر بیمار می شوند. این به پزشکان کمک می کند تا ارزیابی های اولیه خود را با بینش های داده محور تراز کنند.
Ai Triage نیاز به تخصص حرفه ای را جایگزین نمی کند. در عوض ، این قضاوت بالینی پزشکان ، پرستاران و متخصصان بهداشت متفقین را تکمیل می کند. تصمیم نهایی همیشه در دست انسان باقی می ماند و از جنبه های مراقبت دلسوز ، متنی و متمرکز بر بیمار حفظ می شود. با ترکیب قابلیت های محاسباتی سریع با دیدگاههای ظریف ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی ، تریاژ هوش مصنوعی می تواند هم کارآیی و هم قابلیت اطمینان را در اتاق های اضطراری شلوغ بهبود بخشد.
پیش بینی نیازهای پذیرش
یکی از مهمترین مشکلات در ساعات اوج ، مشکل در پیش بینی اینکه تعداد بیماران به مراقبت بستری نیاز دارند. اگر احتمالاً بیمار بستری باشد ، آماده سازی های اولیه – مانند تأمین تختخواب یا هشدار بخش های تخصصی – می تواند تنگناها را به شدت کاهش دهد. مدل های هوش مصنوعی با ارزیابی داده های زمان واقعی و شناخت روند پذیرش ، این چالش را برطرف می کنند.
اینها سیستم های AI مجموعه داده های بزرگی را که شامل جمعیتی بیمار ، الگوهای پذیرش تاریخی ، ارائه علائم ، شرایط مزمن و وضعیت فعلی منابع بیمارستان موجود است ، تجزیه و تحلیل کنید. بر اساس این ورودی ها ، سیستم نمره احتمال را محاسبه می کند که احتمال پذیرش را نشان می دهد. با در دسترس بودن اطلاعات جدید ، این نمره می تواند به صورت پویا به روز شود و اطمینان حاصل شود که تخمین ها در طول اقامت بیمار در بخش اورژانس دقیق هستند.
بیمارستان ها می توانند از این توانایی پیش بینی کننده برای تعادل بیشتر منابع خود استفاده کنند. به عنوان مثال ، اگر الگوریتم تعداد زیادی از پذیرش های احتمالی را پرچم گذاری کند ، مدیران می توانند تختخواب های اضافی را تهیه کنند یا از قبل کارمندان بیشتری را اختصاص دهند. این آگاهی افزایش یافته از پذیرش های احتمالی با هدایت سریع بیماران از بخش اورژانس به بخش یا واحد مناسب ، به کاهش ازدحام جمعیت کمک می کند. علاوه بر این ، هنگامی که در کنار هم استفاده می شود سه گانه، ابزار پیش بینی پذیرش می تواند موارد مهم را در حالی که هنوز هم بینش های عملی را برای همه بیماران ورودی فراهم می کند ، در اولویت قرار دهد.
اولویت بندی موارد مهم
ازدحام بیش از حد اغلب منجر به زمان انتظار طولانی تر برای بیمارانی که نیاز به توجه فوری دارند. سیستم های سنتی تریاژ برای اختصاص فوریت به مقیاس های طبقه بندی-به طور کلی مدل های پنج سطح-متکی هستند. در حالی که این مقیاس ها مؤثر هستند ، ممکن است در بعضی مواقع در گرفتن سریع موقعیت های بالینی در حال تحول باشد. پشتیبانی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به طور مداوم مشخصات ریسک بیمار را به روز کند ، و اطمینان حاصل کند که موارد فوری بدون تأخیر شناسایی می شوند.
به عنوان مثال ، یک بیمار ممکن است با درد خفیف قفسه سینه وارد شود ، در ابتدا سطح فوریت متوسطی را اختصاص داده است. پس از بررسی سریع ، علائم حیاتی ممکن است در حد طبیعی ظاهر شوند. با این حال ، اگر علائم بیمار تشدید شود ، یک ابزار AI می تواند تغییرات ظریف در داده های زمان واقعی را تشخیص دهد-سرعت قلب ، فشار خون ، خوانش الکتروکاردیوگرام (ECG) و به سرعت کارکنان را هشدار می دهد. این اولویت بندی پویا تضمین می کند که بیماران در زمان مناسب سطح مراقبت مناسب را دریافت می کنند.
سه گانه این فرایند را با ارزیابی حجم زیادی از داده های بالینی و جمعیت شناختی سریعتر از هر قوطی انسانی تکمیل می کند. این می تواند علائم هشدار دهنده مانند علائم حیاتی نامنظم یا تاریخچه بیمار در شرایط قلب را جستجو کند ، سپس این موارد را با عوامل خطر شناخته شده متقاطع کنید. این عملکرد نه تنها سرعت شناسایی موارد مهم را بهبود می بخشد بلکه با در نظر گرفتن بینش های مبتنی بر شواهد ، تصمیم گیری بالینی را بهبود می بخشد. این یک محافظت اضافی در برابر خطای انسانی فراهم می کند ، به خصوص هنگامی که یک اورژانس با ظرفیت کامل کار می کند.
نمونه ها و نتایج دنیای واقعی
طبق یک مطالعه در ژورنال مراقبت بحرانی، ابزارهای AI با طراحی خوب می توانند میانگین زمان انتظار بیمار را کاهش دهند ، فرایندهای تشخیصی را سرعت بخشند و انتقال کارآمدتر بیماران از اورژانس به سایر واحدهای بیمارستان را تسهیل کنند. یافته های اولیه حاکی از آن است که این پیشرفت ها ممکن است به نتایج بهتر بیمار و افزایش رضایت از کارمندان مراقبت های بهداشتی تبدیل شود.
گزارش های بیشتر از انستیتوی ملی بهداشت نشان می دهد که چگونه مدلهای پیش بینی AI محور می توانند عوامل خطر پیچیده را تشخیص دهند و پزشکان را قادر می سازد که در اوایل درمان های تخصصی را آغاز کنند. مداخله اولیه اغلب مزایای ملموس را به همراه دارد ، مانند جلوگیری از عوارض سپسیس یا تثبیت سریعتر بیماران قلبی. در بعضی موارد ، این نتایج با بهبود میزان بقا و کمتر بستری ارتباط دارد.
پیاده سازی های دنیای واقعی همچنین نشان می دهد که چگونه Ai Triage می تواند به انواع مختلف تیم های بالینی کمک کند. امکانات کوچکتر با منابع کمتری از کارکنان ممکن است راهنمایی های هوش مصنوعی را به ویژه برای تقسیم توجه بین بیماران ورودی چندگانه مفید بدانند. موسسات بزرگتر می توانند از بینش های هوش مصنوعی برای هماهنگی چندین بخش به طور همزمان ، بهبود تخصیص تختخواب ، تجهیزات و تخصص متخصصان متخصص مراقبت های بهداشتی استفاده کنند.
چالش ها و ملاحظات اخلاقی
علیرغم وعده تریاژ هوش مصنوعی و سایر ابزارهای پیش بینی ، چالش ها باقی مانده است. یک مسئله مهم شامل کیفیت داده ها است. اگر داده های آموزشی سیستم ناقص یا نمایانگر باشد ، الگوریتم ممکن است توصیه های کم نظیری را ارائه دهد. چنین نتایج می تواند سهواً گروه های بیمار را به هم بزند و سؤالاتی را در مورد حقوق بهداشتی و درمانی ایجاد کند. حاکمیت مناسب ، نظارت شفاف و ممیزی های روتین عملکرد هوش مصنوعی برای رفع این نگرانی ها ضروری است1بشر
علاوه بر این ، برخی از پزشکان مراقبت های بهداشتی نگران این هستند که بیش از حد اعتماد به هوش مصنوعی می تواند تأکید بر قضاوت انسان را کاهش دهد. در حالی که Triage Ai به منظور پشتیبانی از تخصص کلینیکی به منظور پشتیبانی از آن است ، همیشه این خطر وجود دارد که کارکنان شلوغ ممکن است از تولید سیستم های پیشرفته سوال نکنند. این امر بر اهمیت آموزش مداوم و گردش کار که متخصصان را به درمان ترغیب می کند تأکید می کند توصیه های هوش مصنوعی به عنوان یکی از مؤلفه های پازل بالینی ، به جای یک قانون قطعی.
امنیت داده ها موضوع مهم دیگری است. سیستم عامل های تریاژ هوش مصنوعی اطلاعات بهداشتی حساس را اداره می کنند و آنها را برای حمله سایبری اهداف بالقوه می کنند. بیمارستان ها باید در اقدامات امنیتی قوی سرمایه گذاری کنند و از مقررات مانند قانون حمل و نقل بیمه درمانی و پاسخگویی (HIPAA) در ایالات متحده ، برای محافظت از داده های بیمار پیروی کنند. اطمینان از یکپارچگی داده ها به حفظ اعتماد به نفس توصیه های تولید شده توسط AI ، محافظت از بیماران و مؤسسات بهداشت و درمان از عواقب ناخواسته کمک می کند.
پایان
ازدحام بیش از حد در بخش های اورژانس مسئله ای دیرینه است ، اما فناوری روش های جدیدی را برای رسیدگی به فشار ارائه می دهد. سه گانه سیستم ها ، همراه با مدل سازی پیش بینی برای پذیرش ، به بیمارستانها اجازه می دهد تا تصمیمات سریع و داده ای را بگیرند. این راه حل ها اطمینان حاصل می کنند که بیماران بحرانی توجه سریع را به خود جلب می کنند ، در عین حال انتقال نرم و صاف تر را برای کسانی که نیاز به مراقبت بیشتر دارند ، تسهیل می کند.
اگرچه چالش ها به ویژه در مورد کیفیت داده ها ، نظارت اخلاقی و امنیت اطلاعات باقی مانده است – سازمان های بهداشتی و درمانی در حال اصلاح این فناوری ها با ورود متخصصان پزشکی ، اخلاق گرایان و گروه های حمایت از بیمار هستند. با تمرکز بر شفافیت ، پاسخگویی و شواهد محکم ، راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به یک منبع قابل اعتماد در تسکین احتقان اورژانس تبدیل شوند. از آنجا که موسسات به اتخاذ این روش ها ادامه می دهند ، محافظت از رفاه بیمار با تعادل در نوآوری با شیوه های مراقبت های بهداشتی مسئول و عادلانه بسیار مهم است.
استنادها
- سازمان بهداشت جهانی. اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی برای سلامت: راهنمایی چه کسیبشر سازمان بهداشت جهانی ، 2021.
- Raita ، Y. ، Goto ، T. ، and Faridi ، MK “پیش بینی تریاژ بخش اورژانس از نتایج بالینی با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین. ” مراقبت بحرانی، جلد 23 ، نه. 64 ، 2019 ، صص 1-10.
- موسسه ملی بهداشت. “استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود سلامتی.” موسسه ملی بهداشت، 2023.
سلب مسئولیت: نویسنده اذعان می کند که ممکن است از فناوری هوش مصنوعی در تولید محتوای این سایت استفاده شده باشد. با این حال ، نویسنده هیچ مسئولیتی و مسئولیتی در قبال هرگونه خطا یا حذف در محتوا بر عهده ندارد. اطلاعات ارائه شده در این سایت در نظر گرفته شده است که آموزنده و مفید باشد ، اما بر اساس “همانطور که هست” ارائه می شود و هیچ تضمینی از کامل بودن ، دقت ، سودمندی یا به موقع بودن ندارد. به وب سایت ما مراجعه کنید سلب مسئولیت صفحه به عنوان مرجع.
پست چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه برخورد بیمارستانها در ER است برای اولین بار ظاهر شد مجله AI GPTبشر