Крис Салливан (Chris Sullivan), ведущий специалист компании Zebra Technologies по глобальным технологиям здравоохранения, рассказал о том, как ИИ и роботы могут решить проблемы отрасли без ущерба для человеческого контакта.
Глобальная пандемия привлекла внимание к одному из самых важных вопросов — пересечению здравоохранения и технологий. Такие инновационные технологии, как искусственный интеллект (ИИ) и роботы, позволяют решить многие актуальные проблемы здравоохранения. Однако важно не только стимулировать положительное восприятие автоматизации в здравоохранении на общественном и государственном уровне, но и позаботиться о ее разумном внедрении с учетом важности человеческого контакта.
Пять основных проблем здравоохранения
Автоматизация на базе ИИ и роботов наиболее эффективна в том случае, если она оптимизируется для конкретных задач. Вот пять основных проблем в сфере здравоохранения, где автоматизация может стать хорошим решением.
Использование ИИ на клиническом и операционном уровне
Все эти проблемы серьезны, однако есть и хорошая новость: многие из них можно решить, если следовать стратегическому плану внедрения технологий. Например, на клиническом уровне ИИ можно использовать, чтобы ускорить разработку и испытание фармацевтических препаратов. Радиологи могут использовать ИИ для обнаружения недоступных человеческому глазу деталей на рентгенограммах и снимках МРТ и ускорить обработку больших массивов данных. ИИ также можно применять в клинической диагностике. Одной из самых серьезных угроз здоровью пациента в больнице является заражение крови или сепсис. ИИ может помочь спрогнозировать сепсис, чтобы у медсестер появилась фора в восемь-девять часов для начала лечения, которое может спасти жизнь.
Медицинские учреждения могут использовать ИИ, чтобы лучше распоряжаться ресурсами и повышать качество обслуживания. Даже до появления COVID-19 одной из основных проблем была переполненность больниц и нехватка коек. Больницы должны оставаться эффективными, если они хотят лечить как можно больше пациентов. Опираясь на массивы данных, ИИ может прогнозировать длительность хирургических операций, а за 5–10 минут до их окончания отправлять автоматические уведомления по сети, чтобы персонал был готов к переводу пациентов в палату.
Внедрение ИИ может также помочь улучшить взаимодействие многочисленных устройств Интернета вещей (IoT) в клинической среде. Например, в больничной палате обычно имеется четыре-пять интеллектуальных устройств, которые отслеживают состояние пациентов в режиме реального времени. Чтобы добиться максимальной эффективности, необходим постоянный контроль. Разве не было бы плюсом, если бы сотрудники больницы могли получать на свои мобильные устройства уведомления о необходимости регулярной проверки оборудования, как это делается для пополнения запасов медицинских принадлежностей в каждой палате?
Существует возможность распространить роботизированные решения, которые традиционно используются в управлении цепями поставок, на медицинские учреждения первой помощи. Больницы — это огромные здания, в которых повсюду находится оборудование и расходные материалы. Чтобы не отрывать персонал от обхода пациентов для получения инвентаря, можно использовать подвижных роботов, которые будут обеспечивать медсестер и врачей всем необходимым в нужное время и в нужном месте. Если пациенту A требуется препарат Y, робот может отправиться в аптеку, забрать его и доставить пациенту, а персонал в это время будет заниматься более важными задачами.
Каким представляется будущее?
Медицинское сообщество начинает делать успехи во внедрении систем автоматизации на основе ИИ. Но что нам сулят ближайшие пять-десять лет?
Одна из областей, в которой ожидается дальнейшее развитие, — планирование работы персонала. Сегодня приложения на основе ИИ способны автоматически составлять расписание работы медсестер, обеспечивая оптимальный баланс нагрузки (т. е. определять, когда необходим дополнительный персонал или, когда можно уменьшить численность работников). В будущем это решение будет использоваться на всех уровнях медицинского обслуживания (не только для медсестер), чтобы создать более мобильную и гибкую модель клинической команды, расписание которой будет составляться в режиме реального времени с учетом прогнозируемых потребностей.
Будут также предприняты усилия по совершенствованию взаимодействия роботов и персонала. Улучшенный интеллект позволит этим машинам отслеживать наличие продуктов, предлагать адекватные замены и прогнозировать проблемы при выполнении заказов, что превратит роботов из простых курьеров в полноценных помощников медсестер.
Существует возможность объединить функции роботов и ИИ. Как уже отмечалось, одной из основных проблем здравоохранения является обилие информации и данных. Если мы совместим их сильные стороны — анализ и мобильность, ИИ сможет предоставить роботам правильные данные и оптимизировать их действия подобно тому, как уже сейчас ИИ используется, чтобы руководить действиями работников. С помощью роботов, способных самостоятельно принимать решения, медсестры смогут обеспечить каждому пациенту более внимательный уход. А это, в свою очередь, поможет сохранить одну из основополагающих ценностей здравоохранения — ценность человеческого контакта.