ИИ сокращает смертность в больнице

Инструмент ИИ сокращает количество неожиданных смертей в больнице на 26%, показало канадское исследование


Исследователи говорят, что система раннего оповещения, запущенная в 2020 году в больнице Св. Михаила, «спасает жизни»


Лорен Пелли · CBC News ·
16 сентября 2024 г.


Фото:
Врач-ученый Unity Health Toronto доктор Амол Верма (слева) стоит с Ширли Белл, клиническим преподавателем медсестер программы общей медицины больницы Св. Михаила (справа) в палате пациента.


Они входят в состав команды, использующей внутреннюю систему ИИ под названием Chartwatch, которая, как показывает новое исследование, помогает предотвращать неожиданные смерти пациентов. (Эван Мицуи/CBC)


В оживленном отделении больницы Св. Михаила в центре Торонто один из пациентов Ширли Белл страдал от укуса кошки и лихорадки, но в остальном выглядел здоровым — пока сигнал от системы раннего оповещения на основе искусственного интеллекта не показал, что он чувствовал себя хуже, чем это казалось.

Медсестры обычно проверяли анализы крови около полудня, но ИИ технология помечала входящие результаты на несколько часов раньше. Это предупреждение показывало, что уровень лейкоцитов у пациента был «реально очень высоким», вспоминает Белл, клинический преподаватель медсестер в программе общей медицины больницы.


Причиной оказалась бактериальная инфекция кожи. Без своевременного лечения это может привести к обширному повреждению тканей, ампутациям и даже смерти. Белл сказал, что пациенту быстро дали антибиотики, чтобы избежать этих наихудших сценариев, во многом благодаря внутренней технологии искусственного интеллекта команды, получившей название Chartwatch.


«Существует множество других сценариев, когда состояние пациентов выявляется раньше, медсестра оповещается раньше, и вмешательства вносятся раньше», — сказала она. «Это не замена медсестры у постели больного; это на самом деле улучшение ухода за больными».

Исследование Chartwatch, длившееся полтора года и опубликованное в понедельник в журнале Canadian Medical Association Journal, показало, что использование системы ИИ привело к поразительному снижению числа неожиданных смертей среди госпитализированных пациентов на 26 процентов.


«Мы рады видеть, что спасаем жизни», — сказал соавтор доктор Мухаммад Мамдани, вице-президент по науке о данных и передовой аналитике в Unity Health Toronto и директор Центра исследований и образования в области ИИ в медицине на медицинском факультете Университета Торонто.


Многообещающий знак


Исследовательская группа изучила более 13 000 случаев поступления в отделение общей терапии больницы Св. Михаила — отделение на 84 койки, в котором лечат некоторых из самых сложных пациентов больницы, — чтобы сравнить влияние инструмента среди этой популяции пациентов с тысячами случаев поступления в другие узкоспециализированные отделения.


«В то же время в других отделениях нашей больницы, которые не использовали Chartwatch, мы не увидели изменений в этих неожиданных смертях», — сказал ведущий автор доктор Амол Верма, клинический ученый в больнице Св. Михаила, одном из трех отделений сети больниц Unity Health Toronto, и профессор Темерти по исследованиям и образованию в области ИИ в медицине в Университете Торонто. «Это был многообещающий признак».


Команда Unity Health AI начала разрабатывать Chartwatch еще в 2017 году, основываясь на предложениях сотрудников о том, что прогнозирование смертей или серьезных заболеваний может быть ключевыми областями, где машинное обучение может иметь положительное значение.


Технология прошла несколько лет тщательной разработки и тестирования, прежде чем была развернута в октябре 2020 года, сказал Верма. (Доктор Амол Верма, врач-ученый в больнице Св. Михаила, который помогал руководить созданием и тестированием CHARTwatch).


«Chartwatch измеряет около 100 входных данных из медицинской карты [пациента], которые в настоящее время регулярно собираются в процессе оказания помощи», — объяснил он. «Итак, жизненно важные показатели пациента, его частота сердечных сокращений, его артериальное давление… все результаты лабораторных анализов, которые проводятся каждый день».

Работая в фоновом режиме вместе с клиническими бригадами, инструмент отслеживает любые изменения в чьей-либо медицинской карте «и делает динамический прогноз каждый час о том, может ли состояние этого пациента ухудшиться в будущем», — сказал Верма журналисту CBC News.


Это может означать, что кому-то становится хуже, или требуется интенсивная терапия, или даже он находится на грани смерти, что заставляет врачей и медсестер вмешаться вовремя.


В некоторых случаях эти вмешательства включают в себя эскалацию уровня лечения кого-то, чтобы спасти его жизнь, или предоставление ранней паллиативной помощи в ситуациях, когда пациентов невозможно спасти.

В любом случае, говорят исследователи, Chartwatch, по-видимому, дополняет собственные суждения врачей и приводит к лучшим результатам для слабых пациентов, помогая избегать более внезапных и потенциально предотвратимых смертей.

ИИ на подъеме в здравоохранении


Помимо использования в медицине, искусственный интеллект в последние годы получает много шума — и негатива — от споров вокруг использования программного обеспечения машинного обучения для создания академических эссе до опасений по поводу способности ИИ создавать реалистичный аудио- и видеоконтент, имитирующий реальных знаменитостей, политиков или обычных граждан. Было много причин быть осторожными с этой новой технологией.


Сам Верма сказал, что он тоже был осторожен. Но в здравоохранении, подчеркнул он, эти инструменты имеют огромный потенциал для борьбы с нехваткой персонала, от которой страдает система здравоохранения Канады, дополняя традиционный уход у постели больного.


Видео:
Как ИИ может произвести революцию в здравоохранении


Искусственный интеллект, который часто называют будущим здравоохранения, уже нашел свое место в канадских больницах. Но ИИ далек от совершенства, и некоторые беспокоятся о возможных расходах.


Многие из этих усилий еще только начинаются. Различные исследовательские группы, включая частные компании, изучают способы использования ИИ для раннего выявления рака. Некоторые исследования предполагают, что он может распознавать гипертонию, просто слушая чей-то голос; другие показывают, что он может сканировать мозговые паттерны, чтобы обнаружить признаки сотрясения мозга.


Chartwatch примечателен, подчеркнул Верма, тем, что он успешно сохраняет жизнь реальных пациентов.

«Пока очень мало технологий ИИ фактически внедрены в клинические условия. Насколько нам известно, это одна из первых систем в Канаде, которая была фактически внедрена, чтобы помочь нам ежедневно ухаживать за пациентами в нашей больнице», — сказал он.


Реальный взгляд на влияние ИИ на здравоохранение


Исследование, проведенное в Сент-Майклс, имеет ограничения. Исследование проводилось во время пандемии COVID-19, когда система здравоохранения столкнулась с необычным набором проблем. Группа пациентов городской больницы также отличается, учитывая высокий уровень сложных пациентов, включая людей, сталкивающихся с бездомностью, наркозависимостью и пересекающимися проблемами со здоровьем.

«Наше исследование не было рандомизированным контролируемым испытанием в нескольких больницах. Оно проводилось в одной организации, в одном подразделении», — сказал Верма. «Поэтому, прежде чем мы скажем, что этот инструмент можно широко использовать везде, я думаю, нам нужно провести исследование его использования в различных контекстах».


Доктор Джон-Хосе Нуньес, психиатр и исследователь из Университета Британской Колумбии, который не принимал участия в исследовании, согласился, что исследование необходимо повторить в другом месте, чтобы лучше понять, насколько хорошо Chartwatch может работать в других учреждениях. Он добавил, что также необходимо учитывать конфиденциальность пациентов при использовании любых новых технологий ИИ.

Тем не менее, он похвалил исследовательскую группу за предоставление «реального» примера того, как машинное обучение может улучшить уход за пациентами.

«Я действительно думаю, что инструменты ИИ становятся еще одним членом команды клинической помощи», — сказал он.


Технология CHARTwatch «спасает жизни», — сказал доктор Мухаммад Мамдани, вице-президент по науке о данных и передовой аналитике в Unity Health Toronto и директор Центра исследований и образования в области ИИ в медицине на факультете медицины Университета Торонто


Команда Unity Health надеется, что их технология будет более широко распространена в будущем, в их собственной сети больниц в Торонто и за ее пределами.

Большая часть этой работы выполняется через GEMINI, крупнейшую в Канаде сеть обмена данными между больницами для исследований и аналитики, сказал Мамдани, вице-президент Unity Health по науке о данных.


Более 30 больниц по всему Онтарио работают вместе, сказал он, предлагая возможности для тестирования Chartwatch и других инструментов ИИ в различных клинических условиях и больницах.

«Это закладывает основу для того, чтобы иметь возможность развертывать эти вещи далеко за пределами наших четырех стен», — сказал Мамдани.

ОБ АВТОРЕ

Лорен Пелли - Старший репортер по вопросам здравоохранения и медицины

Лорен Пелли освещает глобальное распространение инфекционных заболеваний, готовность к пандемиям и важнейшее взаимодействие между здоровьем и изменением климата для CBC. Она является двукратным обладателем премии Registered Nurses' Association of Ontario Media Award за углубленное освещение вопросов здравоохранения в 2020 и 2022 годах, а также серебряным призером за  редакционный информационный бюллетень на Digital Publishing Awards 2024