Badania nad sztuczną inteligencją mogą zrewolucjonizować raportowanie jakości w szpitalach
Najnowsze badania przeprowadzone przez naukowców z University of California San Diego School of Medicine sugerują, że zaawansowana sztuczna inteligencja (AI) może znacząco uprościć i usprawnić proces raportowania jakości w szpitalach. Dzięki zastosowaniu tej technologii możliwe jest nie tylko przyspieszenie tego procesu, ale również zachowanie wysokiej precyzji, co może mieć realny wpływ na poprawę jakości opieki zdrowotnej.
Wyniki badań i potencjał AI
Wyniki badania, opublikowane 21 października 2024 roku w New England Journal of Medicine AI, pokazują, że system oparty na dużych modelach językowych (LLM – Large Language Models) może skutecznie analizować miary jakości szpitalnej. Osiągnięto aż 90% zgodności z raportami sporządzanymi ręcznie, co wskazuje na ogromny potencjał tej technologii w kontekście bardziej efektywnego i niezawodnego raportowania.
Zespół badawczy we współpracy z Joan and Irwin Jacobs Center for Health Innovation w UC San Diego Health (JCHI) odkrył, że duże modele językowe mogą precyzyjnie abstrahować skomplikowane miary jakości, zwłaszcza w trudnym obszarze wytycznych SEP-1 dotyczących sepsy i wstrząsu septycznego, które są kontrolowane przez Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS).
Automatyzacja i poprawa jakości opieki zdrowotnej
Jednym z kluczowych wniosków płynących z badań jest to, że integracja dużych modeli językowych z codzienną pracą szpitali może zrewolucjonizować procesy zdrowotne poprzez ich automatyzację i przyspieszenie. Aaron Boussina, główny autor badania, podkreśla, że taka technologia nie tylko usprawni raportowanie jakości, ale również może przyczynić się do dostarczania bardziej spersonalizowanej opieki zdrowotnej.
„Integracja LLM w szpitalnych procesach może doprowadzić do bardziej real-time’owej analizy, co z kolei poprawi opiekę spersonalizowaną i zwiększy dostęp pacjentów do danych o jakości opieki zdrowotnej. W miarę postępu naszych badań, widzimy przyszłość, w której raportowanie jakości będzie nie tylko bardziej wydajne, ale także poprawi ogólne doświadczenia pacjentów” — powiedział Aaron Boussina.
Tradycyjnie proces abstrakcji dla SEP-1 jest bardzo skomplikowany i obejmuje aż 63 etapy, które wymagają dokładnej analizy kart pacjentów, co zajmuje tygodnie pracy kilku osób. Badania pokazały, że sztuczna inteligencja może zdecydowanie skrócić czas potrzebny na ten proces, przetwarzając dane w ułamku sekundy i dostarczając kluczowych wniosków w czasie rzeczywistym.
Zmniejszenie kosztów administracyjnych i poprawa efektywności
Technologia LLM ma potencjał nie tylko do przyspieszenia czasu analizy, ale również do zmniejszenia kosztów administracyjnych. Automatyzacja zadań związanych z raportowaniem jakości oznacza, że personel medyczny będzie mógł poświęcić więcej czasu na faktyczną opiekę nad pacjentem, zamiast tracić go na czasochłonne procesy biurokratyczne. Co więcej, modele te mogą być skalowane na różne placówki opieki zdrowotnej, co otwiera drogę do szerszego zastosowania tej technologii w różnych systemach medycznych.
Chad VanDenBerg, współautor badania i dyrektor ds. jakości i bezpieczeństwa pacjentów w UC San Diego Health, podkreśla, jak ważne jest zmniejszenie obciążeń administracyjnych:
„Naszym celem jest wykorzystanie nowych technologii, aby zmniejszyć obciążenia administracyjne w opiece zdrowotnej i tym samym umożliwić naszym specjalistom ds. poprawy jakości spędzanie większej ilości czasu na wspieraniu doskonałej opieki, jaką zapewniają nasze zespoły medyczne.”
Krok w stronę przyszłości opieki zdrowotnej
Kluczowe wnioski z badania pokazują, że duże modele językowe mogą nie tylko przyspieszyć czas przetwarzania danych, ale również poprawić precyzję wykrywania błędów i umożliwić ocenę jakości opieki w niemal rzeczywistym czasie. W przyszłości badacze planują zweryfikować te wyniki w szerszym zakresie oraz wdrożyć je w celu poprawy metod raportowania i gromadzenia danych.
Badanie zostało częściowo sfinansowane przez Narodowy Instytut Alergii i Chorób Zakaźnych (NIAID), Narodowy Instytut Medycyny (NLM) oraz Narodowy Instytut Nauk Ogólnych Medycznych (NIGMS).
Nowe horyzonty dzięki sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w różnych sektorach, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Przełomowe badania naukowców z UC San Diego pokazują, że narzędzia AI takie jak duże modele językowe mogą zrewolucjonizować procesy zarządzania jakością w szpitalach, co w konsekwencji poprawi jakość opieki nad pacjentami. To dopiero początek, a dalsze badania i wdrożenia mogą doprowadzić do jeszcze większych zmian w systemach opieki zdrowotnej na całym świecie.
