Najnoviji Microsoftov AI alat može predvidjeti propuštene preglede kod liječnika

Usprkos nedostatku obučenih liječnika, manjku medicinskog osoblja i općem osipanju zdravstvenih radnika, osigurati pregled kod liječnika nije lak zadatak u modernom kliničkom okruženju. Zaista, vremenska vrijednost za termine nikada nije bila veća.

Ovo je točno ono što najnoviji Microsoftov alat za umjetnu inteligenciju (AI) pokušava riješiti: smanjenje propuštenih pregleda za zdravstvenu skrb. Merav Davidson, potpredsjednik Microsofta za industrijsku umjetnu inteligenciju, napisao je u Microsoftovim industrijskim blogovima: “Godišnji trošak propuštenih termina u zdravstvenoj industriji iznosi više od 150 milijardi dolara samo u SAD-u. Propušteni termini ne samo da dovode do pogoršanja zdravlja pacijenata, već i ekonomski učinci nepojavljivanja pacijenata značajno utječu na rad klinike i izračune fiksnih troškova, što rezultira viškom osoblja i neplaniranim zastojima, što u konačnici ostavlja pružatelje zdravstvenih usluga mukama sa svakodnevnim operacijama.”

Davidson ističe važan fenomen. Propušteni termini nisu samo štetni za pacijenta, već i za cijeli klinički ekosustav. Na primjer, ako se pacijent ne pojavi za svoje dodijeljeno mjesto, ta će soba sada ostati neiskorištena za to vremensko razdoblje. U većini situacija ne može se jednostavno ispuniti sljedećom osobom u redu, s obzirom na to da se radi o usluzi koja se temelji na dogovoru, a sljedeća osoba vjerojatno neće stići prije vremena koje joj je dodijeljeno. Iako su jedan ili dva propuštena termina za termine zanemarivi, gledano iz holističke perspektive, ovo neiskorišteno vrijeme košta sustav milijarde dolara godišnje. Možda je još važnije činjenica da je izgubljeni termin propuštena prilika za nekoga tko je stvarno trebao posjetiti liječnika, ali nije mogao doći. S obzirom na to da trenutne liste čekanja za liječnike primarne zdravstvene zaštite podrazumijevaju višemjesečna čekanja na nacionalnoj razini, ovo je vrlo stvaran problem.

OGLAS

Microsoftov alat ugrađen je u njegovu robusnu platformu Cloud for Healthcare i ima krivulju jednostavnog učenja: „Model je lako implementirati i može se obučiti unutar samo dva sata, ostavljajući pružatelja zdravstvenih usluga spremnim za korištenje rješenja unutar samo jednog dana. Ova ponuda koristi i kliničarima i pacijentima. Uz korisničko i poznato sučelje, predviđanje propuštenih termina omogućuje uredskom osoblju i kliničarima da predvide nedolazak pacijenata bez obuke o podacima ili osoblja.”

Davidson nadalje objašnjava da su „razne vrste ulaznih podataka značajne u predviđanju propuštenih termina u domeni zdravstvene zaštite. Demografski podaci, povijesni obrasci, društvene determinante i podaci o terminima kao što su vrsta i doba dana ulazni su primjeri koje timovi za skrb mogu koristiti za obuku modela.” Zamršenosti iza softvera bile su detaljno objasnio od strane Microsofta, koji također inzistira na tome da "model nije unaprijed obučen i morat će ga obučiti korisnik pružatelja zdravstvenih usluga."

OGLAS

Naime, klinike i ambulante nisu jedina mjesta na kojima bi ovaj alat mogao imati koristi. Ovaj bi softver mogao imati značajnu ulogu u gotovo svim kliničkim okruženjima, od odjela hitne pomoći do bolničkih situacija.

Doista, iako ovaj AI mehanizam vjerojatno treba više rada i testiranja prije nego što se njegov puni potencijal može u potpunosti realizirati, koncept je obećavajući u pogledu korištenja podataka i objektivnih metrika za poboljšanje kliničkih ishoda.