Es wurde viel über das Potenzial für KI im Gesundheitswesen gesprochen, aber die meisten Studien waren bisher für die tatsächliche Praxis der Medizin: simulierte Szenarien, die vorhersagen, wie sich die Auswirkungen der KI in medizinischen Umgebungen auswirken könnten.
Aber in einem der ersten realen Checks eines KI In Kenia zeigten die Forscher, dass KI medizinische Fehler um bis zu 16percentreduzieren kann.
In einer Studie verfügbar auf Openai.com Dies wird einem wissenschaftlichen Journal, Forschern von OpenAI und Penda Well being, einem Netzwerk von in Nairobi tätigen Netzwerkkliniken, eingereicht, dass ein KI -Device eine starke Unterstützung für geschäftige Kliniker bieten kann, von denen nicht erwartet werden kann, dass sie alles über jede Krankheit wissen. Penda Well being beschäftigt Kliniker, die vier Jahre in der grundlegenden Gesundheitsversorgung ausgebildet sind: Das Äquivalent von Arzthelfern in den USA der Gesundheitsgruppe, die 16 Primärkliniken in Nairobi Kenia betreibt, verfügt über eigene Richtlinien für die Unterstützung von Klinikern, Diagnostunden und Behandlungen und stützt sich auch auf nationalen Richtlinien. Der erforderliche Wissensspannen ist jedoch für jeden Praktiker eine Herausforderung.
Hier kommt die KI ins Spiel. „Wir fühlen es genau, weil wir uns um ein so breites Spektrum von Menschen und Bedingungen kümmern“, sagt Dr. Robert Korom, Chief Medical Officer bei Penda. “Eines der größten Dinge ist additionally die Breite des Werkzeugs.”
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Zuvor sagte Korom, er und sein Kollege Dr. Sarah Kiptinness, Leiter der medizinischen Dienste, mussten für jedes Szenario separate Richtlinien erstellen, auf die Kliniker häufig begegnen könnten – beispielsweise Führungen für unkomplizierte Malaria -Fälle oder für Malaria -Fälle bei Erwachsenen oder für Situationen, in denen Patienten mit geringer Plättchen zu hohen. KI ist very best, um all dieses Wissen zu sammeln und es unter den entsprechend übereinstimmenden Bedingungen zu geben.
Korom und sein Group bauten die ersten Versionen des KI -Instruments als Grundschatten für den Kliniker. Wenn der Kliniker eine Frage hatte, welche Diagnose zur Verfügung stellt oder welches Behandlungsprotokoll erfolgt, konnte er oder sie einen Knopf drücken, der einen von dem KI-System zusammengestellten zugehörigen Textblock erzeugen würde, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Aber die Kliniker benutzten das Function nur bei etwa der Hälfte der Besuche, sagt Korom, weil sie nicht immer Zeit hatten, den Textual content zu lesen, oder weil sie oft das Gefühl hatten, dass sie die zusätzliche Anleitung nicht brauchten.
Daher verbesserte Penda das Device namens AI Seek the advice of, das nonetheless im Hintergrund von Besuchen läuft, im Wesentlichen die Entscheidungen der Kliniker beschattet und sie nur dann veranlasst, wenn sie fragwürdige oder unangemessene Maßnahmen ergriffen haben, wie z. B. über die Verschreibung von Antibiotika.
“Es ist wie ein Experte dort zu haben”, sagt Korom – ähnlich wie ein Senior -Besucher auf den Pflegeplan eines medizinischen Bewohners überprüft. “In gewisser Weise funktioniert (dieses KI -Device). Es ist ein Sicherheitsnetz – es diktiert nicht, was die Sorgfalt ist, sondern nur korrekte Stups und Suggestions, wenn es benötigt wird.”
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Penda hat sich mit OpenAI zusammengetan, um eine Untersuchung der KI -Konsultation durchzuführen, um zu dokumentieren, welche Auswirkungen es auf die Diagnosen und die Verschreibung von Behandlungen bei der Verschreibung von Behandlungen hilft, etwa 20.000 Ärzte zu reduzieren. Die Gruppe von Klinikern, die das KI -Konsult -Device verwenden, reduzierte die Diagnosefehler um 16% und die Behandlungsfehler um 13% gegenüber den 20.000 Penda -Anbietern, die es nicht verwendeten.
Die Tatsache, dass an der Studie Tausende von Patienten in einer realen Settung ein starker Präzedenzfall dafür ist, wie KI bei der Bereitstellung und Verbesserung der Gesundheitsversorgung effektiv eingesetzt werden kann, sagt Dr. Isaac Kohane, Professor für biomedizinische Informatik an der Harvard Medical Faculty, der sich die Studie ansiedte. “Wir brauchen viel mehr dieser Artwork von prospektiven Studien als die retrospektiven Studien, in denen (Forscher) große Beobachtungsdatensätze untersuchen und (Gesundheitsergebnisse) mit AI vorhergesagt haben. Auf diese Weise wartete ich.”
Die Studie zeigte nicht nur, dass KI dazu beitragen kann, medizinische Fehler zu reduzieren, und daher die Qualität der Versorgung zu verbessern, die Patienten erhalten, sondern die beteiligten Kliniker betrachteten das Device als nützlichen Accomplice bei ihrer medizinischen Ausbildung. Das conflict eine Überraschung, wenn Karan Singhal, Well being AI Lead, der die Studie leitete, die Studie leitete. „Es conflict ein Lernwerkzeug für (diejenigen, die es benutzten) und ihnen halfen, sich selbst zu erziehen und eine breitere Breite an Pflegepraktiken zu verstehen, über die sie wissen mussten“, sagt Singhal. “Das conflict eine kleine Überraschung, weil es nicht das conflict, was wir uns vor dem Lernen wollten.”
Laut Kiptinness diente AI Seek the advice of als wichtiger Vertrauensbauer und hilft den Klinikern, Erfahrung auf effiziente Weise zu sammeln. “Viele unserer Kliniker sind jetzt der Ansicht, dass AI Seek the advice of bleiben muss, um ihnen zu helfen, mehr Vertrauen in die Patientenversorgung zu haben und die Qualität der Versorgung zu verbessern.”
Kliniker erhalten ein sofortiges Suggestions in Type eines grünen, gelben und Rotlichtsystems, das ihre klinischen Maßnahmen bewertet, und das Unternehmen erhält automatische Bewertungen ihrer Stärken und Schwächen. “In Zukunft möchten wir mehr individualisiertes Suggestions geben, z. “Wir haben viele Ideen für maßgeschneiderte Trainingsführer, die auf dem KI -Suggestions basieren.”
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Eine solche Co-Piloting könnte eine praktische und starke Möglichkeit sein, KI in die Bereitstellung von Gesundheitsversorgung einzubeziehen, insbesondere in Bereichen mit hohem Bedarf und wenigen Angehörigen der Gesundheitsberufe. Die Ergebnisse haben “das, was wir als Normal der Pflege in Penda erwarten, verschoben”, sagt Korom. “Wir würden wahrscheinlich nicht wollen, dass unsere Kliniker ohne das vollständig sind.”
Die Ergebnisse bildeten auch die Grundlage für sinnvollere Studien der KI im Gesundheitswesen, die die Praxis von der Theorie in die Realität bewegen. Dr. Ethan Goh, Geschäftsführer des Stanford AI Analysis and Science Analysis Community und Affiliate Editor des Journal BMJ Digital Well being & KIerwartet, dass die Studie ähnliche in anderen Umgebungen inspirieren wird, auch in den USA. „Ich denke, je mehr Orte, die solche Erkenntnisse replizieren, desto mehr werden das Sign in Bezug auf den Wert, wie viel Wert (von AI-basierten Systemen) wir erfassen können“, sagt er. “Vielleicht fangen wir heute nur Fehler auf, aber was ist, wenn wir morgen darüber hinausgehen können, und die KI schlägt genaue Pläne vor, bevor ein Arzt Fehler macht, mit denen man sein kann?”
Instruments wie AI Seek the advice of können den Zugang zur Gesundheitsversorgung noch weiter verlängern, indem sie nicht medizinische Menschen wie Sozialarbeiter in die Hände stellen oder eine spezialisierte Versorgung in Bereichen bieten, in denen ein solches Fachwissen nicht verfügbar ist. “Wie weit können wir das drücken?” sagt Korom.
Der Schlüssel, sagt er, wäre es, wie Penda ein hochmobiles Modell zu entwickeln, das den Arbeitsfluss der Anbieter und Patienten in einem bestimmten Umfeld genau einbezieht. Die KI -Konsultation von Penda konzentrierte sich beispielsweise auf die Arten von Krankheiten, die am wahrscheinlichsten in Kenia auftreten, und die Symptome, die Ärzte am wahrscheinlichsten sehen. Wenn solche Faktoren berücksichtigt werden, sagt er: „Ich denke, dort gibt es ein großes Potenzial.“
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