Radiolodzy i personel medyczny w systemie zdrowia Yale New Haven stają przed nowymi wyzwaniami związanymi z szybkim wzrostem liczby obrazów diagnostycznych. Ten wzrost zwiększa zapotrzebowanie na sprawne przeglądanie i interpretację wyników tomografii komputerowej (CT), szczególnie w izbach przyjęć, gdzie liczy się każda minuta.
W odpowiedzi na te wyzwania, Yale New Haven zdecydowało się na wdrożenie technologii sztucznej inteligencji (AI), aby usprawnić przeglądanie skanów CT głowy bez kontrastu. Głównym celem było usprawnienie procesu identyfikacji stanów nagłych i priorytetyzacja pacjentów ze złymi wynikami. AI miała za zadanie flagować przypadki podejrzane o krwawienie wewnątrzczaszkowe, co miało potencjalnie poprawić czas potrzebny na ocenę obrazów i obniżyć wskaźnik niezgodności w diagnozach.
Dr Melissa A. Davis, z Yale New Haven, podkreśliła, że integracja AI z obecnym przepływem pracy radiologów była kluczowa. Wprowadzono ikonę w liście zadań, informującą, kiedy AI oznaczyło przypadek jako wymagający uwagi, co ułatwiło adopcję i korzystanie z nowej technologii.
Oprócz poprawy efektywności pracy, radiolodzy zauważyli również wzrostu komfortu, posiadając „drugą parę oczu” w postaci sztucznej inteligencji. Implementacja AI ewoluowała i rozszerzyła się poza skany głowy, obejmując również inne zastosowania radiologiczne, takie jak wykrywanie zatorów płucnych i zwapnień w tętnicach wieńcowych.
Dr Davis podsumowuje, że zastosowanie technologii AI w opiece zdrowotnej może prowadzić do znaczących usprawnień w efektywności, opiece nad pacjentem i wynikach leczenia. Przy wdrażaniu technologii AI w opiece zdrowotnej, organizacje powinny rozważyć kluczowe elementy, by zapewnić sukces:
- Ocena potrzeb klinicznych: Zrozumienie specyficznych potrzeb i wyzwań organizacji jest fundamentem. AI może znacząco wpłynąć na efektywność pracy, dokładność diagnostyczną i szybkość komunikacji wyników wymagających szybkiej reakcji.
- Zaangażowanie pracowników: Włączenie kluczowych osób, w tym profesjonalistów, zespołów IT i administratorów, jest niezbędne. Akceptacja i wsparcie wszystkich zainteresowanych stron ułatwiają wprowadzenie zmian.
- Ocena dostawców technologii AI: Wybór dostawców powinien uwzględniać dokładność algorytmów AI, łatwość integracji, reputację oraz dostępność wsparcia i aktualizacji. Warto szukać referencji i studiów przypadków od organizacji, które skutecznie wdrożyły podobne rozwiązania.
- Budowa infrastruktury IT: Zapewnienie, że systemy organizacji są gotowe na płynną integrację AI, wymaga współpracy zespołu IT z dostawcą AI.
- Edukacja i szkolenie: Zapewnienie, że pracownicy służby zdrowia, szczególnie radiolodzy i klinicyści, są właściwie przeszkoleni do skutecznego wykorzystania technologii AI, a także podkreślenie znaczenia krytycznego myślenia i ciągłego uczenia się w celu aktualizacji wiedzy.
Realizacja tych kroków może znacząco podnieść efektywność, jakość opieki nad pacjentem i wyniki leczenia dzięki technologii AI
Warto zauważyć, że Yale New Haven stanowi przykład instytucji, która nie tylko reaguje na rozwój technologiczny, ale także aktywnie uczestniczy w kształtowaniu przyszłości medycyny, wykorzystując najnowsze osiągnięcia w dziedzinie AI do zwiększania jakości opieki nad pacjentami.
