Трансформация отделения неотложной помощи с помощью ИИ
Многие пациенты, которым необходимо обратиться за помощью в отделение неотложной помощи системы здравоохранения, и без того испытывают сильный стресс. Помимо того, что проблема со здоровьем может требовать немедленного вмешательства, им часто приходится долго ждать, прежде чем врач действительно окажет им помощь.
Переполненные отделения неотложной помощи являются постоянной проблемой для многих организаций здравоохранения по всей территории США. Однако по мере совершенствования технологий, особенно с появлением решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, больницы могут лучше решать вопросы доступа к медицинской помощи и управлять рабочими процессами для чрезмерно загруженных клинических бригад.
«Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом в отделениях неотложной помощи», — говорит Том Бейлс, руководитель сектора медицинских услуг в PwC. «В чрезвычайной ситуации всё может произойти за считанные минуты, и чем быстрее будут собраны и объединены данные , тем быстрее вы получите полную картину состояния пациента».
Медицинский центр Университета Ричмонда в Статен-Айленде, штат Нью-Йорк, с 2021 года предоставляет пациентам время ожидания в отделении неотложной помощи. Когда в организации узнали, что ее готовое решение на базе искусственного интеллекта скоро прекратит свое существование, ИТ-отдел взялся за создание собственного решения, которое могло бы помочь оценить время ожидания.
«Отфильтровать набор данных и отделить срочные от несрочных приоритетов неотложной помощи было непросто», — говорит вице-президент RUMC по информационным технологиям Джозеф Куоццо.
Новое решение искусственного интеллекта, разработанное отделением, выполняет расчеты на основе «триггеров», связанных с действиями сотрудников в электронной системе учета медицинских карт больницы.
«Регистрация пациента — это триггер», — говорит Куоццо. «После завершения сортировки врач делает запись, и это ещё один триггер. Инструмент машинного обучения начинает оценивать разницу во времени между регистрацией и документированием и усредняет время ожидания каждого пациента, чтобы рассчитать предполагаемое время ожидания».
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: ИИ — это следующий шаг на пути оптимизации EHR в здравоохранении.
После завершения обучения ИИ переход на новую систему прошёл гладко. «Мы смогли перейти на новое решение всего за несколько часов», — добавляет он.
Сегодня Куоццо видит возможности для будущих модификаций и вариантов использования.
«Наше готовое решение не было полностью настраиваемым. Теперь мы можем добавлять дополнительные алгоритмы и управлять аспектами машинного обучения», — говорит он. «В будущем мы также сможем использовать его для таких задач, как прогнозирование и помощь с подбором персонала».
Куоццо также доволен безопасным подходом своей команды к решению проблемы.
«С точки зрения безопасности это наши данные, — говорит он. — Это внутреннее решение, которое мы контролируем. Передача этой информации третьей стороне, даже прошедшей тщательную проверку, всегда сопряжена с риском».
Прозрачность способствует снижению стресса в Детской больнице Лос-АнджелесаПо словам Омкара Кулкарни, директора по цифровой трансформации, в Детской больнице Лос-Анджелеса инициатива по внедрению инструмента искусственного интеллекта, ориентированного на пациента, исходила от сотрудников отделения неотложной помощи.
Руководство отделения неотложной детской помощи, одного из самых загруженных в стране, сообщило Кулкарни, что родители испытывают разочарование, ожидая, пока их детям окажут медицинскую помощь.
«Родители постоянно подходили к стойке регистрации, чтобы спросить, сколько им ещё ждать», — говорит он. «То, что во время ожидания их никто не видел, создавало повышенную температуру в зале ожидания».
Коллега из другой детской больницы предложил платформу на базе ИИ , которая уже работала с другим крупным клиентом в области педиатрии, что добавило ей привлекательности. «Это может быть непросто, поскольку многие поставщики в этой сфере не имеют глубокого опыта в педиатрии, а данные о детях часто ведут себя иначе, чем данные о взрослых», — говорит Кулкарни.
После того, как он и его команда протестировали решение, его внедрение оказалось довольно простым, поскольку не потребовало никаких изменений в рабочих процессах или участия персонала. «Оно берёт существующие данные из электронной медицинской карты и не требует входа медицинских специалистов в систему», — добавляет он.
При регистрации в отделении неотложной помощи родители или опекуны могут согласиться на получение уникальной ссылки по SMS для отслеживания перемещения своего пациента. Затем они выбирают предпочитаемый язык, например, английский или испанский, и получают доступ к личной странице пациента, где указаны предполагаемое время ожидания, имена врачей, обслуживающих пациента, и информация, которой можно безопасно поделиться с друзьями или родственниками, чтобы держать их в курсе.
По словам Кулкарни, на сегодняшний день около 76% взрослых, приводящих детей в отделение неотложной помощи Детской больницы Лос-Анджелеса, пользуются этой услугой, что является невероятно высоким показателем внедрения новых технологий.
«Когда ребёнок болеет или травмирован, это напряжённо и утомительно для родителей. Когда всё открыто, им гораздо комфортнее ждать», — добавляет он. «Они знают, что могут отвести ребёнка перекусить или позвонить, и не пропустят, как его назовут. Такая точность и прозрачность помогают улучшить качество обслуживания пациентов».
ИИ для улучшения качества медицинской помощи в Allegheny Health NetworkБазирующаяся в Питтсбурге сеть Allegheny Health Network ежегодно обслуживает более 300 000 пациентов в отделениях неотложной помощи 14 больниц. Чтобы справиться с таким потоком пациентов, организация максимально использует искусственный интеллект и технологии .
Отделение неотложной помощи AHN уже почти 10 лет предоставляет пациентам прогнозируемое время ожидания. На сайте больницы опубликован список всех больниц с указанием времени ожидания в отделениях неотложной помощи. Эта функция реализована благодаря системе Epic EHR .
Доктор Дэвид Чуираззи — врач неотложной помощи, медицинский директор по клинической информатике в AHN и сертифицированный специалист по разработке программ для врачей в Epic. Он и ИТ-команда AHN изучают другие способы более эффективного использования ИИ для оптимизации рабочих процессов и улучшения результатов лечения пациентов в отделении неотложной помощи.
«Одна из самых важных задач, которые мы сейчас внедряем в отделении неотложной помощи, — это использование технологии фонового прослушивания, — говорит Чуирацци. — Когда система прослушивает моё общение с пациентом, она записывает весь разговор, загружает его в систему и преобразует в содержательную историю болезни. Врачам это нравится, и это экономит им много времени».
Нажмите на баннер ниже , чтобы подписаться на еженедельную рассылку HealthTech.
AHN также изучает возможности использования ИИ для прогнозирования риска возникновения определенных проблем со здоровьем у пациентов отделения неотложной помощи.
«В Epic мы используем аналитический инструмент для оценки риска сепсиса», — говорит Чуирацци. «Сепсис — одна из основных причин смерти в отделениях неотложной помощи и больницах. Инструмент использует данные из электронной медицинской карты пациента для предоставления актуальной, постоянно обновляемой оценки риска развития сепсиса у пациента от нуля до 10. Это своего рода сигнальный механизм, позволяющий быстрее диагностировать сепсис и начать выполнение протокола».
Чуирацци и его команда также встроили в Epic специальные инструменты поддержки принятия клинических решений на основе правил , чтобы помочь врачам в отделениях неотложной помощи, где они могут столкнуться с чем угодно: от инсультов до редких инфекционных заболеваний.
«Когда пациент поступает в клинику, в электронной медицинской карте появляются подсказки, которые врачи в режиме реального времени информируют врачей о том, что пациент может соответствовать определённым критериям для специализированной помощи, например, кардиологической или инсультной. Даже если у врача нет точного диагноза на данный момент, это помогает сориентироваться и снизить определённые риски», — говорит Чуирацци.
healthtechmagazine
