Nature: ИИ может сократить время ожидания пациентов

Это подтолкнуло Девина к идее использования знаний и компьютерных навыков для сокращения времени ожидания пациентов. Вместе с друзьями он разработал модели на основе данных из SickKids, где сейчас работает. Эти модели ИИ помогают определить возможные заболевания и необходимые анализы, например, если у пациента аппендицит, можно сразу назначить ультразвуковое исследование.

Исследование, охватывающее более 77,000 пациента, показало, что такие модели могут помочь в 22,3% случаев. Однако остается открытым вопрос, насколько эффективно ИИ применять в реальной практике, так как проверить это довольно сложно. С 2020 по 2022 годы было всего 65 подобных исследований. Хотя многие больницы уже используют ИИ-технологии, важно, как именно их применяют врачи, так как хороший инструмент может оказаться неэффективным без их должного внимания.

В некоторых странах применяется строгое регулирование для новых технологий, тогда как в других больницы могут начинать использовать ИИ-продукты сразу после их покупки, что вызывает опасения у специалистов. Например, в Амстердамском медицинском центре тестируется алгоритм, предсказывающий гипотонию во время операций. Этот алгоритм, разработанный в Калифорнии, анализирует данные из артерий и помогает своевременно выявлять проблемы.

В опыте с 60 пациентами, использующими данный алгоритм, время низкого давления составило 8 минут, тогда как у остальных — 33 минуты. Важно, что результаты зависят не только от качества устройства, но и от внимательности врачей.

Кроме того, в клиниках существует проблема с избытком предупреждений от ИИ-систем, что может снизить их эффективность, если врачи начинают игнорировать сигналы. Такое поведение требует дополнительного внимания при тестировании подобных инструментов.

Источник: Nature.