Най-новият AI инструмент на Microsoft може да предвиди пропуснатите прегледи при лекар

Между недостига на обучени лекари, недостига на сестрински персонал и общото изтощение сред здравните работници, осигуряването на назначаване при лекар не е лесна задача в съвременния клиничен пейзаж. Наистина стойността на времето за срещи никога не е била по-висока.

Това парче е точно това, което най-новият инструмент за изкуствен интелект (AI) на Microsoft се опитва да адресира: намаляване на пропуснатите прегледи за здравни грижи. Мерав Дейвидсън, вицепрезидент на Microsoft Industry AI, написа в Microsoft Industry Blogs: „Годишната цена на пропуснатите срещи в здравната индустрия е повече от 150 милиарда долара само в САЩ. Пропуснатите часове не само водят до влошаване на здравето на пациентите, но икономическите ефекти от неявяването на пациенти значително засягат операциите на клиниката и изчисленията на фиксираните разходи, което води до прекомерен персонал и непланиран престой, което в крайна сметка оставя доставчиците на здравни услуги да се борят с ежедневните операции.“

Дейвидсън подчертава важен феномен. Пропуснатите часове са вредни не само за пациента, но и за цялата клинична екосистема. Например, ако пациент не се появи за определеното му място, тази стая ще остане неизползвана за този период от време. В повечето ситуации не може просто да се запълни със следващия човек на опашката, като се има предвид, че това е услуга, базирана на среща, и следващият човек вероятно няма да пристигне до определеното му време. Въпреки че един или два пропуснати интервала за срещи може да са незначителни, когато се разглеждат в холистична перспектива, това неизползвано време струва на системата милиарди долари годишно. По-важен може би е фактът, че пропиляната среща е пропусната възможност за някой друг, който наистина е имал нужда да посети лекар, но не е успял да влезе. Като се има предвид, че настоящите списъци с чакащи за лекари от първичната медицинска помощ водят до чакане с месеци в национален мащаб това е много реален проблем.

РЕКЛАМА

Инструментът на Microsoft е вграден в неговата стабилна платформа Cloud for Healthcare и има лесна крива на обучение: „Моделът е лесно внедряем и може да бъде обучен в рамките на само два часа, оставяйки доставчика на здравни услуги готов да използва решението само в рамките на един ден. Това предложение е от полза както за лекарите, така и за пациентите. С удобен за потребителя и познат интерфейс, прогнозирането на пропуснатите срещи дава възможност на служителите в офиса и клиницистите да прогнозират неявяването на пациентите без обучение по наука за данни или персонал.“

Дейвидсън допълнително обяснява, че „различни видове входни данни се оказват значими при прогнозиране на пропуснати срещи в сферата на здравеопазването. Демографски данни, исторически модели, социални детерминанти и данни за срещи като тип и час от деня са входни примери, които екипите за грижи могат да използват, за да обучат модела. Тънкостите зад софтуера са обяснено подробно от Microsoft, който също настоява, че „Моделът не е предварително обучен и ще трябва да бъде обучен от потребителя на доставчик на здравни услуги.“

РЕКЛАМА

Трябва да се отбележи, че клиниките и амбулаторните условия не са единствените места, където този инструмент може да бъде от полза. В крайна сметка може да има значителна роля за този софтуер в почти всички клинични условия, вариращи от спешното отделение до ситуации на болнична помощ.

Наистина, въпреки че този AI двигател вероятно се нуждае от повече работа и тестване, преди пълният му потенциал да може да бъде реализиран напълно, концепцията е обещаваща по отношение на използването на данни и обективни показатели за подобряване на клиничните резултати.