ბოლო წლების განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტი (AI) მედიცინაში ძირითადად ავტომატიზაციისა და დაავადებების იდენტიფიცირების ინსტრუმენტად განიხილებოდა. თუმცა, სტენფორდის ახალი, რევოლუციური კვლევა AI-ის განსხვავებულ, არანაკლებ მნიშვნელოვან როლს წარმოაჩენს: ის შეიძლება იყოს კომუნიკაციის ხელშემწყობი, რომელიც აქტიურად აუმჯობესებს ექიმებსა და ექთნებს შორის თანამშრომლობას, რაც, საბოლოო ჯამში, პაციენტთა მოვლის ეფექტურობას ზრდის.
კვლევა, რომელიც ჟურნალ JAMA Internal Medicine-ში გამოქვეყნდა, სტენფორდის საავადმყოფოში დანერგილ AI-ზე დაფუძნებულ სისტემას აღწერს. ეს სისტემა დახვეწილი ალგორითმის გამოყენებით წინასწარმეტყველებს, როდის შეიძლება გაუარესდეს პაციენტის მდგომარეობა. ის თითქმის რეალურ დროში აანალიზებს სხვადასხვა მონაცემს, მათ შორის:
- სასიცოცხლო ნიშნებს;
- ელექტრონული სამედიცინო ბარათების ინფორმაციას;
- ლაბორატორიულ შედეგებს.
ექიმებს ყველა პაციენტისთვის ამ მონაცემების მუდმივი მონიტორინგი არ შეუძლიათ. საპირისპიროდ, მოდელი მუდმივ რეჟიმში მუშაობს და ყოველ 15 წუთში აფასებს ამ მაჩვენებლებს. შემდეგ ალგორითმი გამოიანგარიშებს ე.წ რისკის ქულას, რომელიც პაციენტის მდგომარეობის ასახავს. თუ რისკი მაღალია, სისტემა დაუყოვნებლივ უგზავნის შეტყობინებას როგორც ექიმს, ასევე ექთანს.
დოქტორი რონ ლი, კვლევის მთავარი ავტორი, აღნიშნავს, “ამ სისტემის მთავარი ღირებულება იმაში მდგომარეობს, რომ ის არა უბრალოდ აგზავნის შეტყობინებას, არამედ აიძულებს სამედიცინო პერსონალს იმოქმედონ.“
როდესაც ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით შეტყობინება ერთდროულად ეგზავნება ექიმსაც და ექთანსაც, ისინი განიხილავენ პაციენტის მდგომარეობას. ეს ხელსაწყო მედიკოსებს საშუალებას აძლევს, დროულად მიმართონ ზომებს, მანამ პაციენტის მდგომარეობა დამძიმდება.
ეს ახალი მიდგომა AI-ს მარტივი დიაგნოსტიკური ინსტრუმენტიდან კომუნიკაციის ეფექტურ საშუალებად აქცევს, რაც ჯანდაცვის სისტემის ძირითად ბირთვს მნიშვნელოვნად გააძლიერებს.
სტენფორდის მკვლევრებმა თითქმის 10 000 პაციენტზე გამოცადეს ახალი ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელი, რომელმაც კლინიკური შედეგების მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება აჩვენა. კვლევამ დაადგინა, რომ მოდელმა 10.4%-ით შეამცირა პაციენტების მდგომარეობის გაუარესების შემთხვევები. ამ ინსტრუმენტის უპირატესობა განსაკუთრებით გამოიკვეთა იმ პაციენტებთან, რომელთა მდგომარეობის ცვლილებაც სამედიცინო პერსონალისთვის ბუნდოვანი იყო.
მიუხედავად იმისა, რომ მოდელი ჯერ სრულყოფილი არ არის (ის რეალურად დამძიმებული შემთხვევების დაახლოებით 20%-ს ამოიცნობს), შედეგები ადასტურებს, რომ ეფექტურობისთვის 100%-იანი სიზუსტე სულაც არ არის საჭირო. როგორც მკვლევრები აღნიშნავენ, ხელოვნური ინტელექტის მთავარი როლი შესაძლოა არა ადამიანების ჩანაცვლებაში, არამედ იმის ჩვენებაში იყოს, თუ სად არის ყველაზე მეტად საჭირო სამედიცინო პერსონალის ყურადღება.
წყარო: JAMA
