Mjeti më i fundit i AI i Microsoft mund të parashikojë takimet e humbura të mjekut

Midis mungesës së mjekëve të trajnuar, mungesës së stafit infermieror dhe dobësimit të përgjithshëm midis punonjësve të kujdesit shëndetësor, sigurimi i takimit me një mjek nuk është një detyrë e lehtë në peizazhin klinik të ditëve moderne. Në të vërtetë, vlera kohore për takime nuk ka qenë kurrë më e lartë.

Kjo pjesë është pikërisht ajo që po përpiqet të adresojë mjeti më i fundit i inteligjencës artificiale (AI) i Microsoft: reduktimi i takimeve të humbura për kujdesin shëndetësor. Merav Davidson, Zëvendës President i Microsoft i Industry AI, shkroi në bloget e Microsoft Industry: “Kostoja vjetore e takimeve të humbura në industrinë e kujdesit shëndetësor është më shumë se 150 miliardë dollarë vetëm në SHBA. Takimet e humbura jo vetëm që çojnë në një rënie të shëndetit të pacientëve, por efektet ekonomike të pacientit nuk ndikojnë ndjeshëm në operacionet e klinikës dhe llogaritjet e kostove fikse, duke rezultuar në mbingarkesë dhe kohë joproduktive të paplanifikuara, duke i lënë në fund ofruesit e kujdesit shëndetësor të luftojnë me operacionet e përditshme.”

Davidson thekson një fenomen të rëndësishëm. Takimet e humbura nuk janë vetëm të dëmshme për pacientin, por edhe për të gjithë ekosistemin klinik. Për shembull, nëse një pacient nuk paraqitet për slotin e caktuar, ajo dhomë tani do të mbetet e papërdorur për atë periudhë kohore. Në shumicën e situatave, ai nuk mund të plotësohet thjesht me personin tjetër në radhë, duke qenë se është një shërbim i bazuar në takim, dhe personi tjetër ka të ngjarë të mos arrijë deri në kohën e caktuar. Edhe pse një ose dy takime të humbura mund të jenë të papërfillshme, kur shikohen në një këndvështrim holistik, kjo kohë e papërdorur i kushton sistemit miliarda dollarë në vit. Më e rëndësishmja, ndoshta, është fakti se një takim i humbur është një mundësi e humbur për dikë tjetër që me të vërtetë kishte nevojë të vizitonte një mjek, por nuk ishte në gjendje të hynte. Duke pasur parasysh se listat aktuale të pritjes për mjekët e kujdesit parësor kërkojnë kohë pritjeje prej muajsh në nivel kombëtar, ky është një problem shumë real.

ADVERTISEMENT

Mjeti i Microsoft-it është i ngulitur në platformën e tij të fuqishme Cloud for Healthcare dhe ka një kurbë të lehtë të të mësuarit: “Modeli është lehtësisht i përdorshëm dhe mund të trajnohet brenda vetëm dy orëve, duke e lënë ofruesin e kujdesit shëndetësor të gatshëm për të përdorur zgjidhjen brenda vetëm një dite. Kjo ofertë përfiton si mjekët ashtu edhe pacientët. Me një ndërfaqe miqësore dhe të njohur për përdoruesit, parashikimi i takimeve të humbura fuqizon stafin e zyrës dhe mjekët që të parashikojnë mos-paraqitjet e pacientëve pa trajnim ose personel për shkencën e të dhënave."

Davidson shpjegon më tej se “Llojet e ndryshme të të dhënave hyrëse janë gjetur të jenë të rëndësishme në parashikimin e takimeve të humbura në fushën e kujdesit shëndetësor. Demografia, modelet historike, përcaktuesit socialë dhe të dhënat e takimeve, si lloji dhe ora e ditës, janë shembuj hyrës që ekipet e kujdesit mund të përdorin për të trajnuar modelin.” Ndërlikimet pas softuerit kanë qenë shpjegohet në detaje nga Microsoft, i cili gjithashtu këmbëngul se "Modeli nuk është i trajnuar paraprakisht dhe do të duhet të trajnohet nga përdoruesi i një ofruesi të kujdesit shëndetësor."

ADVERTISEMENT

Veçanërisht, klinikat dhe mjediset ambulatore nuk janë të vetmet vende që ky mjet mund të përfitojë potencialisht. Mund të ketë përfundimisht një rol të rëndësishëm për këtë softuer në pothuajse të gjitha mjediset klinike, duke filluar nga departamenti i urgjencës deri te situatat e kujdesit spitalor.

Në të vërtetë, megjithëse ky motor i AI ka të ngjarë të ketë nevojë për më shumë punë dhe testime përpara se potenciali i tij i plotë të realizohet plotësisht, koncepti është premtues në lidhje me përdorimin e të dhënave dhe metrikave objektive për të përmirësuar rezultatet klinike.