Sektör lideri yapay zeka kapsamına ilişkin en son güncellemeler ve özel içerik için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. Daha fazla bilgi edin
Bunun etkileri Sağlık hizmetlerinde yapay zeka Sağlık kuruluşunda Yapay Zeka ve Gelişen Teknolojilerden Sorumlu Başkan Yardımcısı Daniel Yang, bunların çok geniş ve önemli olduğunu ancak tıbbi tesislerin ve kurumların bunu uygulamada çok aceleci davranmaması gerektiğini söylüyor. Kaiser Kalıcıbu yılki sahnede şunları söyledi VentureBeat Dönüşümü.
Aynı zamanda tıp doktoru olan Yang, kuruluşunun çığır açan teknolojiyi benimseme konusundaki istikrarlı ve bilinçli yaklaşımını özetledi.
Yang izleyicilere, “Bu alanda muazzam miktarda heyecan ve fırsat var” dedi. “Gerçekten kanıtları görmemiz, işe yaradığını görmemiz, güvenli olduğunu ve gerçek dünya ortamlarında etkili olduğunu görmemiz gerekiyor.”
Yüzlerce hayat kurtaran gelişmiş uyarı izleme
Yang, yapay zekanın parlak, ışıltılı nesnesinin peşinden koşmanın “panzehirinin” bir organizasyonun temel misyonunu gerçekten ikiye katladığını vurguladı.
250.000 çalışanı, 40 hastanesi ve 618 tıbbi tesisi bulunan Kaiser Permanente için bu temel misyon “oldukça basit”: Güvenli, yüksek kaliteli bakım bu da uygun fiyatlı. Bunu akılda tutarak amaç, yapay zeka stratejilerine yönlülük kazandırmaktır.
Yang, “Hizmet ettiğimiz topluluklardaki eşitsizlikleri ve eşitsizlikleri azaltmak istiyoruz ve çalışanlarımızı desteklemek ve gelişmelerine olanak sağlamak istiyoruz” dedi.
Kaiser Permanente’deki başarılı yapay zeka uygulamalarından birinin gelişmiş uyarı izleme programı olduğunu belirtti. Uygulama, tahmine dayalı analitiği kullanarak, önümüzdeki 12 saat içinde klinik olarak dekompanse olması (daha da hastalanması) muhtemel, hastanede yatan hastaları belirliyor. Örneğin, bir hasta kalça ameliyatı için hastaneye kaldırılırsa programlar, hastanın enfeksiyon kapıp kapmayacağını veya pulmoner emboli geçirip geçirmeyeceğini ve beklenmedik bir şekilde yoğun bakım ünitesine düşüp düşmeyeceğini tahmin etmeye çalışabiliyor.
Yang, algoritmaların elektronik sağlık kayıtlarından alınan gerçek zamanlı verileri kullanarak her saat başı riski değerlendirdiğini açıkladı. Bu, hastanın hayati belirtilerini, tıbbi durumlar ve diğer verilerin yanı sıra laboratuvar sonuçları. Uygulama, riskin belirli bir eşiğin üzerine çıkması veya diğer tehlike işaretlerinin ortaya çıkması durumunda uyarı verebilir.
Yang, “Amaç, daha erken müdahale edebilmemiz, böylece bu olumsuz sonucu azaltabilmemiz veya önleyebilmemizdir” dedi.
Kaiser Permanente’nin Kuzey Kaliforniya’daki 21 hastanede “çok sağlam” bir klinik deney gerçekleştirdiğini ve bulgularını The New England Journal of Medicine’de yayınladığını açıkladı. Sonuçlar “şaşırtıcıydı”: Program yılda 500’den fazla hayat kurtarıyordu.
Ancak Yang, algoritmanın tek bir hayat bile kurtarmadığını, bunun iş akışının yeniden tasarlanmasından kaynaklandığını belirtti.
“Tüm iş akışını buna göre tasarlamak zorundaydık” dedi. “İşimizin yüzde 90’ı bu.”
Ekibi özellikle dikkat dağıtıcı olacağı için doktorların uyarı almasını istemediklerine karar verdi (ve her zaman önemli zaman kaybına yol açabilecek yanlış pozitif riskleri vardır). Bunun yerine, kritik bakım hemşirelerini gözden geçirmeleri için eğittiler. hasta çizelgeleri. Daha sonra, eğer uygunsa, sonraki adımları değerlendirip karar vermek üzere doktorlar, hemşireler ve eczacılardan oluşan bir hızlı müdahale ekibini harekete geçirecekler.
Yang, “Yapay zekanın klinisyenlerimizin kararlarının yerini almadığını yeterince vurgulayamıyorum” dedi. “Bu onu artırıyordu, destekliyordu.”
Yapay zeka nesli bakımı yeniden daha insani hale getiriyor
Hakkında sorulduğunda üretken yapay zekaYang kuru bir tavırla şunları kaydetti: “Muhtemelen bu sahnede ilk 30 saniyede yapay zekadan bahsetmeyen ilk kişi benim.”
Ancak Kaiser Permanente, teknolojiyi, özellikle de “tüm dünyada olmasa da” ülkede türünün ilk örneği olarak adlandırdığı klinik yapay zeka yazarıyla uygulamaya başlıyor.
Sağlık hizmetlerindeki tükenmişlik oranlarının “korkunç bir istatistiğe” dikkat çekti. %40 ila %70.
Yang, “Dolayısıyla bu bağlam göz önünde bulundurulduğunda, sağlık hizmetlerinde üretken yapay zekanın en heyecan verici alanlarından birinin düşündüğünüz yerde olmaması sürpriz değil” dedi. “Bu bir tedavi değil. Bu teşhis değil. Kişiye özel bir ilaç değil. Bu durum klinisyenlerimizin idari görevlerini azaltıyor.”
Dahiliye alanında pratisyen hekim olarak halen Kaiser Permanente’nin San Francisco’daki acil bakım kliniğinde yarı zamanlı çalıştığını söyledi. Sekiz saatlik vardiya sırasında 18 hasta görmesi bekleniyor ki bu da bir “hamster çarkı” gibi olabilir. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bunu her gün yapmak son derece stresli olabilir.
Kaiser Permanente’nin yazma teknolojisi, hamster çarkını yavaşlatmaya yardımcı olmak için, hastanın ofisi ziyareti sırasında rıza gösterdiği ve doktorun daha sonra inceleyebileceği bir hasta karşılaşmasının kaydına dayalı bir klinik notun ilk taslağını oluşturur. Yang, bazı klinisyenlerin teknoloji sayesinde günde bir saate kadar tasarruf ettiğini keşfettiklerini belirtti.
“Bu kullanım senaryosunda beni gerçekten heyecanlandıran şey, üretken yapay zekanın çelişkili bir şekilde bakımı yeniden daha insani hale getirmesi” dedi.
Pek çok kişi doktora gittiğinde doktorlarının sırtına bakıyorlar çünkü gözleri notlarını yazan bilgisayara odaklanmış durumda.
“Yazıcı teknolojisi, sağlayıcının klavyeden kurtulmasına olanak tanıyor” dedi ve bunun sonucunda hastayla konuşmaya daha fazla zaman ayırabiliyorlar. Ayrıca hastaların da bu aracı sevdiğini, çünkü doktorların bulguları yüksek sesle dikte etmesi nedeniyle bakımlarında daha fazla şeffaflık yarattığını söyledi.
Yang, “Gen AI, sağlık hizmetlerindeki karmaşıklığı ortadan kaldırıyor” dedi. “İki insan arasındaki konuşmayı daha çok önemsiyor.”
Sorumlu yapay zekayı en baştan entegre etme
Yang, klinisyenlerden bu tür bir teknolojiye olan talebin çok büyük olmasına rağmen (bunun için “çaresiz” olduklarını) teknolojinin çok yeni olması nedeniyle zorluklar olduğunu açıkladı. Çeşitli bakımlarda etkinliği ve sağlamlığı konusunda çok fazla kanıt yoktu. Ekibi bunun birinci basamakta işe yaradığına dair iyi bir fikir sahibi olsa da, klinik iş akışlarının farklı olduğu üroloji veya oftalmoloji gibi uzmanlıklarda ne kadar işe yarayacağını bilmiyorlardı.
Bu, sağlık kurumunu bir yol ayrımına getirdi: Ya teknolojiyi uygulayabilirler ya da oturup kanıt üretilmesini bekleyebilirlerdi. Yang, normalde bilimin hızı nedeniyle bunun birkaç yıl sürebileceğini belirtti. Bu nedenle Kaiser Permanente, bu kanıtı “en sağlam kalite güvence testiyle” kendisi oluşturmaya karar verdi.
Bu, çok çeşitli bir ortamda işlevlerin test edilmesini ve binlerce sağlayıcıdan geri bildirim alınmasını içeriyordu. Mükemmel olmaması şaşırtıcı değil; halüsinasyonlar ve başka sorunlar vardı.
Yang, “Yaparak öğrendiğimiz, geri bildirim aldığımız, bu geri bildirimi aldığımız ve onları bu teknolojinin kullanımı konusunda eğitmek için sağlayıcıya geri verdiğimiz bu volanı yarattık” dedi.
Kaiser Permanente’nin sorumlu yapay zeka felsefesi “iki kez ölç ve bir kez kes” veya yapay zekanın nerede konuşlandırılacağı konusunda stratejik olmak ve riskleri tanımlama ve azaltma konusunda daha dikkatli olmaktır.
Yang, insanların “yönetim” ve “korkuluk” kelimelerini duyduklarında ilk tepkilerinin “bürokrasi, bürokrasi, pekmez, her şeyi yavaşlatacaksınız” olduğuna dikkat çekti.
Ancak kendisi, “hiçbir şeyin, özellikle sağlık hizmetlerinde, inovasyonu teknolojiden zarar gören hastalardan daha fazla yavaşlatamadığına” dikkat çekti.
Kaynak: https://venturebeat.com/ai/how-kaiser-permanente-is-using-gen-ai-to-paradoxically-make-care-more-human-again/