Ostatnia aktualizacja 25 lipca, 2022
Sztuczna inteligencja w szpitalach ratuje życie pacjentom przywiezionym na oddziały ratunkowe i intensywnej terapii. Jej głównym zadaniem jest identyfikacja i selekcja najbardziej zagrożonych śmiercią lub trwałym kalectwem przypadków. Dzięki szybkości i niezawodności algorytmów i baz danych leczenie pacjentów może być szybsze i mniej inwazyjne.
Ostatnia aktualizacja: 25.07.2022. Dodaliśmy informację o uczeniu maszynowym wykorzystywanym przy analizie danych pacjentów po urazach mózgu.
Sprawdź – Sztuczna inteligencja do analizy RTG dopuszczona w UE
Sztuczna inteligencja w szpitalach
Sztuczna inteligencja w szpitalach nie jest już nowością. Od wielu miesięcy algorytmy i oprogramowanie typu chatbot pomagają w planowaniu wizyt lekarskich. Przyjmuje też zgłoszenia pacjentów, oddzwania w celu przypomnienia o wizytach i zabiegach. Dodatkowo pomaga w opracowywaniu danych dotyczących pacjentów, ich jednostek chorobowych i innych informacji. Mogą one pomóc w lepszym zarządzaniu placówkami zdrowotnymi.
Szpitale coraz chętniej sięgają po nowe technologie. Pomagają one nie tylko w podstawowych czynnościach logistycznych, ale także coraz trafniej wyszukują zmiany chorobowe na zdjęciach rentgenowskich, tomograficznych i rezonansowych. Co więcej, są w stanie na podstawie historii chorób pacjentów przewidywać interakcje między nimi, lekami, a także terapiami. Pomagają dobierać leki w taki sposób, aby były one najskuteczniejsze przy leczeniu danego schorzenia. Dobierają i planują zabiegi rehabilitacyjne dopasowane do przebytych urazów i zabiegów operacyjnych.
SI w szpitalach ratuje życie
Sztuczna inteligencja w szpitalach ratuje życie pacjentom przywiezionym na oddziały ratunkowe i intensywnej terapii. Jej głównym zadaniem jest identyfikacja i selekcja najbardziej zagrożonych śmiercią lub trwałym kalectwem przypadków. Dzięki szybkości i niezawodności algorytmów i baz danych leczenie pacjentów może być szybsze i mniej inwazyjne.
Teraz AI wchodzi do izb przyjęć, oddziałów szpitalnych i intensywnej opieki medycznej. Sztuczną inteligencję wykorzysta się tam do szybszej identyfikacji i określania terapii dla pacjentów wysokiego ryzyka. Chodzi o osoby przywożone z wypadków, z trudnymi i wieloma nietypowymi objawami.
Sztuczna inteligencja będzie zajmowała się wykrywaniem posocznicy infekcyjnej, inaczej zwanej sepsą. W innych przypadkach przewidzi ryzyko zatrzymania akcji serca, udarów mózgu i tego typu poważnych przypadków. Dzięki niej lekarze otrzymają wsparcie technologii, a pacjenci będą mieli znacznie większe szanse na wyzdrowienie i przeżycie.
Odpowiednio dopracowane algorytmy wykorzystujące i przetwarzające błyskawicznie ogromne bazy danych wyszukają wzorce, dzięki którym można łatwo określić ryzyko wystąpienia danej jednostki chorobowej. Wczesne ostrzeganie o ryzyku uczuli personel, aby przyłożyć większą uwagę do danego pacjenta. Co więcej, łatwiejsze będzie przewidywanie, który pacjent po opuszczeniu szpitala będzie narażony na wystąpienie poważnych powikłań po leczeniu lub po prostu może zapaść na daną chorobę.
Wall Street Journal wskazuje, że oprogramowanie Sepsis Watch Uniwersytetu Duke wykorzystujące sztuczną inteligencję, jest używane w szpitalach. Bazuje ono na danych 42 tys. pacjentów, którzy byli hospitalizowani w klinice Duke. Okazało się, że ponad 21 proc. z nich cierpiało na sepsę. W bazie znajdują się pomiary 25 mln parametrów życiowych tych pacjentów, ponad 5,2 mln wyniki badań laboratoryjnych i 2 mln recept na lekarstwa.
Sepsa postępuje błyskawicznie i szybka diagnoza oraz wdrożenie odpowiedniej terapii jest konieczne, aby pacjent miał szanse na przeżycie.
Zobacz – Przebranżowienie się na programistę. Jak się za to zabrać?
Uczenie maszynowe wykorzystywane do analizy danych pacjentów po urazach mózgu
Naukowcy z University of Pittsburgh w Pensylwanii w USA opublikowali artykuł w Radiology, w którym opisali metody analizy danych pacjentów po urazach mózgu. Do interpretacji dużych zbiorów danych można wykorzystać uczenie maszynowe, które dopełni tradycyjne metody diagnozy i prognozowania.
Ten rodzaj przetwarzania danych ułatwi przewidywanie ryzyka śmierci w ciągu 6 miesięcy od urazu. Na dane do analizy składają się wyniki tomografii komputerowej oraz inne informacje kliniczne, które pozwalają stworzyć całościowy obraz przypadku.
Dzięki modelom bazującym na algorytmicznej analizie, lekarze zyskują dodatkowy instrument wspierający podejmowanie decyzji klinicznych. Należy jednak pamiętać, że narzędzia bazujące na sztucznej inteligencji wymagają dalszego rozwijania. Na dzień dzisiejszy tworzenie modeli na bazie danych medycznych to nadal początek.
