Искусственный интеллект (ИИ) уже используется в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), где он анализирует информацию из электронных медицинских карт в режиме реального времени. Благодаря сопоставлению данных об исследованиях и жизненно важных показателях, алгоритм способен предвидеть, например, септические состояния за часы до того, как появятся первые признаки у пациента в палате. Эта технология также предупреждает медицинский персонал о кризисах и нестабильности состояния пациента с опережением от пяти до пятнадцати минут.
Способность превращать статические данные компьютера в непрерывную систему оповещения может кардинально изменить работу больниц. Поскольку получение времени до развития осложнения позволяет команде врачей вмешаться быстрее, ИИ потенциально может снизить уровень смертности и тяжелых последствий в ОИТ.
В настоящее время больницы генерируют огромные объемы данных, которые часто остаются незамеченными в компьютерных системах. В интервью изданию Olhar Digital доктор Сержиу Навес, кардиолог и интенсивист, объясняет, что системы управления больницей постоянно накапливают истории болезни, частоту сердечных сокращений, артериальное давление и результаты анализов.
Однако без интеллектуального инструмента учреждение не может преобразовать эту массу файлов в практические выводы о фактическом состоянии пациента. Именно в такой ситуации алгоритмы демонстрируют свою полезность.
Доктор Навес подчеркивает, что ИИ может считывать таблицы данных в реальном времени и прогнозировать серьезные состояния еще до того, как симптомы станут видимыми. Специалист, который также является медицинским координатором в больнице Unicamp, отмечает: «Существуют алгоритмы, которые обнаруживают сепсис за шесть часов и гемодинамическую нестабильность за пять-пятнадцать минут до появления стандартных клинических признаков».
Этот прогресс в цифровом мониторинге подтверждается международными научными исследованиями. Исследование, опубликованное в журнале Nature и проведенное исследователями Google, показало, что системы ИИ могут анализировать медицинские карты и истории здоровья, помогая врачам принимать сложные решения по наблюдению за пациентами.
Кроме того, статья, опубликованная в BMJ Innovations, указывает на то, что больницы заменяют ручные и периодические измерения на непрерывный автоматизированный мониторинг, осуществляемый программным обеспечением.
Несмотря на преимущества, применение этой технологии сопряжено с операционными рисками. Интенсивист предупреждает, что больничный ИИ сталкивается с такими проблемами, как модели низкой точности, некорректная калибровка для различных групп населения и высокий процент ложных тревог (что также происходит в условиях солнечных бурь).
Исследование в BMJ Innovations подтверждает, что если система часто выдает ошибочные оповещения, медицинские бригады рискуют столкнуться с усталостью от тревог и проигнорировать реальные чрезвычайные ситуации.
Помимо технических недочетов, существуют практические ограничения, которые программа не может преодолеть. Алгоритм рассчитывает вероятность возникновения осложнения, но он не проводит синтез диагноза и не определяет точную причину проблемы. Оценка рисков для здоровья пациента и выбор дальнейших действий по-прежнему требуют опыта и рассуждений человека на месте.
Граница становится еще более очевидной перед лицом человеческих и этических дилемм. Навес указывает, что программное обеспечение не обладает способностью принимать решения о конце жизни, а также не может нести этическую и юридическую ответственность за лечение. Идеальная модель заключается в партнерстве между искусственным интеллектом, который анализирует данные, и клиническим суждением, поскольку последнее включает этику и человеческий аспект отношений между врачом и пациентом.
Подводя итог, следует понимать, что научные данные и повседневная практика больниц показывают, что ИИ выступает в роли продвинутого помощника по данным. Инструмент выявляет невидимые опасности в компьютере за много часов до этого. Однако интерпретация состояния, принятие тонких решений и человеческое участие по-прежнему зависят от взгляда и чуткости врача.
