Το πιο πρόσφατο εργαλείο AI της Microsoft μπορεί να προβλέψει χαμένα ραντεβού με γιατρό

Μεταξύ της έλλειψης εκπαιδευμένων γιατρών, των ελλείψεων νοσηλευτικού προσωπικού και της γενικής φθοράς των εργαζομένων στον τομέα της υγείας, η εξασφάλιση του ραντεβού με έναν γιατρό δεν είναι εύκολη υπόθεση στο σύγχρονο κλινικό τοπίο. Πράγματι, η χρονική αξία για τα ραντεβού δεν ήταν ποτέ μεγαλύτερη.

Αυτό το κομμάτι είναι ακριβώς αυτό που προσπαθεί να αντιμετωπίσει το τελευταίο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης (AI) της Microsoft: μείωση των χαμένων ραντεβού για την υγειονομική περίθαλψη. Ο Merav Davidson, Αντιπρόεδρος της Microsoft Industry AI, έγραψε στα ιστολόγια Microsoft Industry: «Το ετήσιο κόστος των χαμένων ραντεβού στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης είναι πάνω από 150 δισεκατομμύρια δολάρια μόνο στις ΗΠΑ. Τα χαμένα ραντεβού όχι μόνο οδηγούν σε υποβάθμιση της υγείας των ασθενών, αλλά οι οικονομικές επιπτώσεις του ασθενούς δεν επηρεάζουν σημαντικά τις λειτουργίες της κλινικής και τους υπολογισμούς σταθερού κόστους, με αποτέλεσμα υπερπροσωπικό και απρογραμμάτιστο χρόνο διακοπής λειτουργίας, με αποτέλεσμα οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης να δυσκολεύονται με τις καθημερινές λειτουργίες».

Ο Davidson υπογραμμίζει ένα σημαντικό φαινόμενο. Τα χαμένα ραντεβού δεν είναι μόνο επιζήμια για τον ασθενή, αλλά και για ολόκληρο το κλινικό οικοσύστημα. Για παράδειγμα, εάν ένας ασθενής δεν εμφανιστεί για τη θέση που του έχει εκχωρηθεί, αυτό το δωμάτιο θα παραμείνει πλέον αχρησιμοποίητο για τη συγκεκριμένη χρονική περίοδο. Στις περισσότερες περιπτώσεις, δεν μπορεί να γεμίσει απλώς με το επόμενο άτομο στην ουρά, δεδομένου ότι είναι μια υπηρεσία που βασίζεται σε ραντεβού και το επόμενο άτομο που πιθανότατα δεν θα φτάσει μέχρι τον καθορισμένο χρόνο. Αν και ένα ή δύο χαμένα ραντεβού μπορεί να είναι αμελητέα, όταν το δούμε σε ολιστική προοπτική, αυτός ο αχρησιμοποίητος χρόνος κοστίζει στο σύστημα δισεκατομμύρια δολάρια ετησίως. Το πιο σημαντικό, ίσως, είναι το γεγονός ότι ένα χαμένο ραντεβού είναι μια χαμένη ευκαιρία για κάποιον άλλον που χρειαζόταν πραγματικά να δει έναν γιατρό αλλά δεν μπόρεσε να πάει. Δεδομένου ότι οι τρέχουσες λίστες αναμονής για τους γιατρούς πρωτοβάθμιας περίθαλψης συνεπάγονται μήνες αναμονής σε εθνικό επίπεδο, αυτό είναι ένα πολύ πραγματικό πρόβλημα.

ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ

Το εργαλείο της Microsoft είναι ενσωματωμένο στην ισχυρή πλατφόρμα Cloud for Healthcare και έχει μια εύκολη καμπύλη εκμάθησης: «Το μοντέλο μπορεί να αναπτυχθεί εύκολα και μπορεί να εκπαιδευτεί μέσα σε μόλις δύο ώρες, αφήνοντας τον πάροχο υγειονομικής περίθαλψης έτοιμο να χρησιμοποιήσει τη λύση μέσα σε μόλις μία ημέρα. Αυτή η προσφορά ωφελεί τόσο τους κλινικούς γιατρούς όσο και τους ασθενείς. Με μια φιλική προς το χρήστη και οικεία διεπαφή, η πρόβλεψη χαμένων ραντεβού δίνει τη δυνατότητα στο προσωπικό του γραφείου και στους κλινικούς ιατρούς να προβλέπουν μη εμφανίσεις ασθενών χωρίς εκπαίδευση ή στελέχωση της επιστήμης δεδομένων».

Ο Davidson εξηγεί περαιτέρω ότι «Διάφορα είδη δεδομένων εισόδου έχει βρεθεί ότι είναι σημαντικά για την πρόβλεψη χαμένων ραντεβού στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Τα δημογραφικά στοιχεία, τα ιστορικά μοτίβα, οι κοινωνικοί καθοριστικοί παράγοντες και τα δεδομένα ραντεβού, όπως ο τύπος και η ώρα της ημέρας, αποτελούν παραδείγματα εισαγωγής που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι ομάδες φροντίδας για να εκπαιδεύσουν το μοντέλο». Οι περιπλοκές πίσω από το λογισμικό ήταν εξηγείται αναλυτικά από τη Microsoft, η οποία επίσης επιμένει ότι «Το μοντέλο δεν είναι προεκπαιδευμένο και θα πρέπει να εκπαιδευτεί από τον χρήστη ενός παρόχου υγειονομικής περίθαλψης».

ΔΙΑΦΗΜΙΣΗ

Σημειωτέον, οι κλινικές και τα εξωτερικά ιατρεία δεν είναι τα μόνα μέρη που θα μπορούσε να ωφελήσει αυτό το εργαλείο. Μπορεί τελικά να υπάρχει ένας σημαντικός ρόλος για αυτό το λογισμικό σε σχεδόν όλα τα κλινικά περιβάλλοντα, που κυμαίνονται από το τμήμα επειγόντων περιστατικών έως τις καταστάσεις ενδονοσοκομειακής περίθαλψης.

Πράγματι, αν και αυτός ο κινητήρας τεχνητής νοημοσύνης πιθανότατα χρειάζεται περισσότερη δουλειά και δοκιμές προτού αξιοποιηθεί πλήρως το δυναμικό του, η ιδέα είναι πολλά υποσχόμενη όσον αφορά τη χρήση δεδομένων και αντικειμενικών μετρήσεων για τη βελτίωση των κλινικών αποτελεσμάτων.