Розглянемо основні способи застосування штучного інтелекту в роботі різних медичних працівників на основі аналітики української AI-платформи телефонії, колтрекінгу та аналітики дзвінків Ringostat
Очікується, що тільки в США ринок штучного інтелекту (ШІ, Artificial intelligence, AI) до 2029 року зросте на 40,2% та досягне 173,55 мільярда доларів. Найпоширеніші сфери використання ШІ в медицині — діагностика, поліпшення комунікації між лікарем і пацієнтом, транскрибування медичних документів і дистанційне лікування.
Чи можна надати пацієнту неповну інформацію про стан його здоров’я
Штучний інтелект у роботі керівника ЗОЗ
Покращення обслуговування та контроль роботи адміністратора
Штучний інтелект здатний оцінити, наскільки добре адміністратор клініки спілкується з пацієнтами телефоном, чи дотримується правил. ШІ навіть може поставити оцінку роботі працівника. Все це відбувається практично миттєво — на відміну від ситуації, коли аудіо розмов прослуховує людина, витрачаючи на кожний діалог по декілька хвилин.
Наприклад, українська платформа Ringostat розробила ШІ, який дозволяє контролювати 100% розмов. Розробка розшифровує аудіозапис на текст, робить стислий підсумок та навіть радить, що зробити після дзвінка. Ба більше — AI можна навчити під конкретну клініку, на основі її сценаріїв розмов та регламентів. Наприклад, штучний інтелект буде знати, що адміністратор має під час розмови:
- привітатися, назвавши своє ім’я та назву закладу;
- запитати мету звернення потенційного пацієнта;
- дізнатися, чи той вже відвідував цей медичний заклад тощо.
Також штучний інтелект може розрізняти тему розмови та використовувати відповідні критерії оцінки, виходячи з неї. Припустимо, якщо пацієнт вже був у лікаря та телефонує для запису на процедуру, адміністратор мусить нагадати правила підготовки. Залежно від того, чи здійснив співробітник обов’язкові дії, йому нараховуються бали. А сумарні бали усіх адміністраторів можна подивитися у звіті.
Також ШІ може «витягувати» з розмови важливі відомості про пацієнта. Наприклад, стать, з якою проблемою він звернувся, до якого філіалу клініки хоче записатися тощо. Все це можна скопіювати в картку клієнта, щоб не записувати вручну.
Приклад даних про дзвінок, які фіксує штучний інтелект
Автоматизація процесів
Штучний інтелект відіграватиме дедалі більшу роль у керуванні медичними закладами та їхніми процесами. Наприклад, знаючи, скільки часу залишилося до операції, штучний інтелект допоможе лікарням краще спланувати «зайнятість» ліжок та автоматично інформувати родину пацієнта, коли операція може бути завершена. Також його можна використовувати для адміністративних завдань — планування зустрічей, обробки страхових претензій і керування медичною документацією.
Наприклад, CloudMedX використовує машинне навчання, щоб допомагати лікарням і клінікам впорядковувати дані пацієнтів та платіжну інформацію, а також легко знаходити історії хвороби. Крім того, рішення надає прогнозну аналітику для втручання в критичні моменти догляду за пацієнтами.
А всесвітньо відома платформа Salesforce випустила рішення Einstein Copilot: Health Actions. Воно використовує ШІ для автоматизації робочих процесів у сфері охорони здоров'я: направлення, запис на прийом, оновлення планів догляду тощо.
Einstein Copilot може генерувати підсумки взаємодії з пацієнтів для координатора медичної допомоги
Медична транскрипція
Медична транскрипція — це розшифровка записів голосу медичних працівників у друковані документи. Зазвичай цей процес займає чимало часу, тому краще його доручити штучному інтелекту.
Використовуючи технологію розпізнавання голосу, рішення «прослуховують» резюме лікаря про відвідування пацієнта та транскрибують слово в слово в режимі реального часу. Деякі з цих інструментів інтегруються з електронними медичними картками, щоб транскрибовані нотатки автоматично заповнювалися в системі.
Існують й складніші рішення, які отримують потрібну інформацію прямо з розмови лікаря з пацієнтом. Вони аналізують медичну інформацію, яка звучить під час діалогу, та узагальнюють у нотатках, які передаються до відповідних полів електронної медичної картки. При чому, рішення фіксує тільки важливі дані, що мають відношення до хвороби та лікування. І не звертає уваги на несуттєву інформацію — наприклад, коротку розмову про погоду чи побажання гарного дня.
Як проаналізувати конкурентів ЗОЗ
Штучний інтелект у роботі лікаря
Діагностика і ШІ
Штучний інтелект все частіше використовується в медичній діагностиці для підвищення точності та ефективності. Статистика ринку AI в медичній діагностиці вказує на прогнозований середньорічний темп зростання у 24,80% з 2023 по 2031 рік.
Це пояснюється тим, що ШІ може аналізувати великі обсяги даних, а іноді й знаходити закономірності, які людина могла б не врахувати. Наприклад, проводилося дослідження, в якому брали участь сертифіковані радіологи, аналізуючи сотні рентгенівських знімків грудної клітки. У середньому їм знадобилося 4 години, щоб перевірити всі скани. Тоді як алгоритм штучного інтелекту, розроблений дослідницькою групою, зміг завершити те саме завдання з такою ж точністю за 90 секунд.
Особистий бренд лікаря: 9 відповідей на запитання
При чому інтерпретація сканування за допомогою штучного інтелекту нерідко є надійнішою та точнішою, ніж дані рентгенологів. Адже машина може виявити навіть невеликі аномалії на зображеннях.
Інновації у сфері діагностики не обійшли увагою й мегакорпорації. Наприклад, Google працює над штучним інтелектом для вдосконалення скрінінгу раку молочної залози. Зокрема AI навчається на даних тисяч мамографів. Що дозволяє вивчати складні особливості мамографії, які, ймовірно, представляють ознаки раку. На прикладі нижче жовта рамка показує, де AI виявив рак, що ховається в тканині молочної залози. До того шість радіологів не змогли знайти рак в цьому випадку:
Джерело — The New York Times
В Україні ШІ вже застосовують для діагностики туберкульозу. Він аналізує знімки та відображає патології у вигляді теплової карти легенів. За словами лікарів, це допомагає виявити ураження іноді з ймовірністю до 100%. А у клініках Івано-Франківська цифрового помічника застосовують для аналізу знімків, зроблених на УЗД-апаратах та томографах.
У двох медичних закладах Івано-Франківська для аналізу рентгенологічних знімків та зображень, зроблених на УЗД-апаратах, комп'ютерному та магнітно-резонансному томографах, використовують штучний інтелект. Програма миттєво знаходить вузлики в легенях, а також може ідентифікувати анатомічні структури у мозку та надати кількісну оцінку серцевого кровотоку.
⚡ Працюємо з операційною системою ⚡ Встановлюємо необхідне програмне забезпечення ⚡ Організовуємо роботу та навчання працівників ⚡ Працюємо в команді ⚡ Працюємо з МІС
Штучний інтелект в хірургії
Може здаватися, що в такій надточній сфері неможливо покладатися ні на кого, крім досвіченого спеціаліста. Але навіть тут штучний інтелект стає у пригоді — з його впровадженням хірургічні процедури більш точними.
Є лікарні, які використовують AI та роботів у всьому — від мінімально інвазивних процедур до операцій на відкритому серці. Хірург керує механічними руками, сидячи за комп’ютерною консоллю, а робот надає лікарю тривимірне збільшене зображення місця операції. Також хірург може координувати інших членів команди, які тісно співпрацюють з роботом протягом усієї операції. Таке «делегування» дозволяє зменшити післяопераційні ускладнення та біль і пришвидшити відновлення.
Грунтуючись на перегляді мільйонів хірургічних відео, ШІ може передбачити наступні 15-30 секунд операції та забезпечити додатковий нагляд під час операції. А також функціонує як свого роду експертний ескорт — надає інформацію про схожі випадки протягом операції, пояснює, що відбувається, і передбачати, що може статися далі.
Окремий напрямок роботи AI в цій сфері — запобігання хірургічним ускладненням.
Наприклад, в Університеті Флориди створили систему під назвою MySurgeryRisk, яка передбачає, які пацієнти мають вищий ризик післяопераційних ускладнень і можуть потребувати більшого догляду під час або після операції. Дослідження 67 хірургів, які використовували алгоритм, показало, що початкові прогнози часто недооцінюють ризик утворення тромбів і переоцінюють ризик інших — наприклад, важкого сепсису. Після використання алгоритму точність повторної оцінки ризику хірургами покращилася.
Прогноз ризиків здоров’ю за допомогою ШІ
Очікується, що найближчим часом штучний інтелект буде використовуватися все частіше для оцінки ризиків і прогнозування. Для цього вже є рішення, що використовують бази даних пацієнтів і національних реєстрів. Також поширені інструменти, які отримують дані про стан здоров’я пацієнта з певного пристрою.
Так, лікарі з Cano Health протестували ШІ для виявлення діабетичної ретинопатії, який аналізує зображення сітківки зі спеціальної камери для очей. А стартап Knowlepsy AI, пропонує рішення для людей з епілепсією, яке може допомогти виявити ймовірність нападу. Knowlepsy AI відстежує та записує життєво важливі показники та з’єднує наручний пристрій із супутнім мобільним додатком. Пацієнти можуть отримувати важливі показники та легко обмінюватися даними з лікарями.
Лікарня Sinai у Балтиморі застосовує алгоритм для визначення пацієнтів із найвищим ризиком розвитку сепсису. Він бере до уваги понад 250 факторів: показники здоров’я, стать та вік пацієнта, історію хвороб тощо. Алгоритм надсилає сповіщення лікарям у випадку виявлення сепсису або наближення септичного стану. Потім медичні спеціалісти аналізують дані пацієнта та призначають лікування.
Штучний інтелект і телемедицина
«Живе» втручання лікаря зовсім не обов’язково на певних етапах взаємодії з пацієнтом. Особливо в ситуаціях, коли медичні спеціалісти вкрай завантажені — як було протягом пандемії, і як відбувається під час війни.
Наприклад, Одеса стала першим містом України, де було впроваджено пілотний проєкт з телемедицини BrainScan. Ця система може за 5 хвилин зробити діагностику захворювань або ушкоджень головного мозку, коли час є критично важливим. Саме тому система призначена для використання в прифронтових місцях. Таким чином, лікар може максимально швидко отримати результат та ухвалити рішення про лікування.
Джерело — МОЗ
Також в Україні було впроваджено AI для віддаленого контролю показників здоров’я вагітних жінок. Інновація особливо важлива для тих куточків країни, де через війну обмежено доступ до акушерсько-гінекологічних послуг. Контроль відбувається завдяки ПО та спеціальному девайсу, а ШІ аналізує стан плода та складає звіт з 30 параметрами. Розробка вже допомогла провести пологи у жінки, яку не вдалося доставити до лікарні через заборону окупантів та погрози розстрілом.
Також існують чат-боти, в яких можна ставити запитання про здоров’я та завантажувати результати аналізів. Бот може поставити попередній діагноз та розробити приблизний план лікування, який потім мають перевірити лікарі. Наприклад, для користувачів додатка Docus AI Doctor діагнози підтверджують понад 350 лікарів з 15 країн.
Інший приклад — бостонська платформа Biofourmis для підтримки догляду та відновлення пацієнтів вдома. Платформа інтегрується з мобільними та іншими пристроями, збирає інформацію і проводить віртуальні «візити» лікаря. Таким чином, лікарні можуть виписувати пацієнтів раніше та дистанційно відстежувати їх прогрес.
Успішний управлінець закладу охорони здоров'я — 2024
Штучний інтелект у роботі медсестри
Спеціалісти вважають, що ШІ може допомогти у виконанні 30% медсестринських завдань, звільнивши більше часу для первинної допомоги пацієнтам.
Часткова заміна медсестри за викликом
Під час пандемії команда вчених з Гонконгу розробила робота-медсестру, на ім'я Грейс. Робот оснащений тепловізором, щоб вимірювати температуру пацієнтів, використовує AI для діагностики та вміє розмовляти кількома мовами.
Джерело — The Economist Times
Чат-боти на основі ШІ могли б зменшити потребу в наявності медсестри за викликом. Наприклад, пацієнт міг би запитати у нього після операції, чи є нормальними певні симптоми. Використання чат-ботів уже випробувано в акушерстві, і 96% пацієнтів сприйняли інструмент позитивно. Вже існує подібне рішення від Sensely, на ім’я Моллі, яке ставить пацієнтам запитання, оцінює їхні симптоми та спрямовує, куди потрібно.
За алгоритмом створіть сильну медичну команду та виведіть якість послуг ЗОЗ на новий рівень. Станьте лідером, до якого прислухається весь медичний персонал
Навчання медсестер та допомога у прийнятті рішень за допомогою ШІ
Школи медсестер вже використовують чат-боти для створення імітацій, які нагадують реальну взаємодію медичного персоналу та пацієнта. Також ведуться розмови про роботів, які будуть працювати разом з медсестрами. А студенти починають вивчати технологію штучного інтелекту в коледжах.
В сестринській справі AI може відігравати велику роль, допомагаючи студентам і медсестрам приймати кращі рішення щодо своїх пацієнтів. Наприклад, такий бот можна використовувати, ставлячи йому запитання про стан людини, або для прийняття рішення про зміну пов’язки чи ліки.
Крім того, AI вже застосовується у системі сортування пацієнтів для відділення невідкладної допомоги. Завдяки цьому можна отримувати клінічну інформацію про пацієнтів у реальному часі. А це допоможе медсестрам швидкої допомоги ефективно розподіляти потік пацієнтів, оперативно направляючи людей з підвищеним ризиком до релевантного спеціаліста.
⚡ Обов’язки та організація роботи ⚡ Організація інфекційного контролю ⚡ Обіг лікарських засобів та медичних виробів ⚡ Співпраця з лабораторією ⚡ Юридичні аспекти роботи ⚡ Поліпшення клієнтського сервісу ⚡ Розвиток цифрових навичок
Моніторинг стану пацієнтів та запобігання ризикам за допомогою ШІ
Медсестра не може постійно бути поруч з пацієнтом, але цю проблему також вирішує штучний інтелект. В одному з регіональних медичних центрів Айдахо використовують віртуальних медсестер і платформу care.ai для постійного моніторингу пацієнтів на предмет потенційних ризиків. Віртуальні медсестри можуть попереджати справжніх медсестер про проблеми ще до їх виникнення — що дозволяє командам догляду бути більш проактивними.
Віртуальні медсестри також можуть перевіряти пацієнтів за допомогою відеодзвінків.
Якщо людина дасть згоду, увімкнеться камера, і цифрова медсестра з’явиться на екрані телевізора в кімнаті.
Також є рішення, що допомагають запобігати падінням пацієнтів, адже тільки у США щороку близько 1 млн пацієнтів травмується в лікарні таким чином. Система прогнозування падінь IRT аналізує особисті дані для ідентифікації людей із вищим ризиком падіння, вивчаючі такі фактори як ліки, режим сну та зміну ваги. Завдяки цьому медсестри знають, за якими пацієнтами потрібно додатково стежити.
Як медичній сестрі зареєструвати ФОП: покрокова інструкція
Наостанок: зі штучним інтелектом в медичній сфері не все так просто
Попри однозначну користь, яку можна очкувати від ШІ в медицині — чимало пацієнтів та спеціалістів налаштовані скептично:
- 60% американців відчували б себе некомфортно, якби їхній лікар покладався на ШІ для діагностики та рекомендацій щодо лікування;
- лише 38% опитаних вважають, що використання ШІ в охороні здоров'я призведе до поліпшення стану здоров'я, а 33% — що це призведе до погіршення.
Дискусійними залишаються етичні питання, конфіденційність і безпека даних, ризик отримання невірної інформації та сумісність з існуючими системами. Виникає питання — хто несе відповідальність, якщо щось під керуванням ШІ піде не так? Лікар, розробник AI або лікарня, що придбала рішення?
Щодо роботи медсестер, то існує думка, що ШІ їх ніколи не замінить, бо не зможе надати емоційну підтримку, продемонструвати співчуття та співпереживання. А багато пацієнтів цінують саме їх.
Проте варто подивитися на ШІ під іншим кутом — суто як на інструмент підтримки медперсоналу. А остаточне рішення має приймати саме лікар. Тим більш, що без цифрових помічників все одно не обійтися. Обсяг медичних даних зростає, населення Європи старіє, а на персонал клінік навантаження все збільшується. Це призводить до помилок і негативно впливає на продуктивність і догляд за пацієнтами. А ШІ може допомогти автоматизувати рутинні завдання та надати нові можливості для лікування.
