Применение технологий искусственного интеллекта в системах ведения электронных медицинских карт (ЭМК) способно значительно улучшить доступность и надежность данных о пациентах.
Это вывод был получен в результате проведения систематического обзора научной литературы, опубликованного в авторитетном Американском журнале клинических и медицинских исследований.
Применяя алгоритмы машинного обучения в процессах ввода данных в ЭМК, медицинские организации могут освободить врачей от рутинных и выматывающих задач по ведению медицинской документации, одновременно повышая клиническую точность и способствуя стандартизации процессов.
К таким выводам пришли исследователи из Университета Пирея в Греции, включая экономиста в области общественного здравоохранения Димитриса Карафериса. Они отмечают, что при правильном применении в ЭМК такие алгоритмы могут автоматически заполнять информацию о пациентах, предлагать соответствующие медицинские коды и даже выявлять потенциальные ошибки или упущения в режиме реального времени.
«ИИ может также анализировать шаблоны взаимодействия с пользователем для выявления проблемных областей в интерфейсах ЭМК, что позволяет разработчикам создавать более интуитивные решения, адаптированные к потребностям пользователей», — пишут авторы. «Этот проактивный подход может значительно снизить эмоциональное выгорание врачей и медсестер, а также повысить общие показатели внедрения ЭМК среди медицинских организаций».
В исследовании описываются многочисленные преимущества, которыми обладают ЭМК с интегрированным ИИ. Изучив опубликованные данные, мы выделили 5 ключевых направлений для применения ИИ в медицинских картах.
1. Улучшенная обработка и оценка данных.
Технологии ИИ стимулируют более совершенный метод управления уходом за пациентами, поскольку они способны прогнозировать риски для пациентов, адаптировать стратегии лечения и отслеживать состояние здоровья в режиме реального времени. Машинное обучение, обработка естественного языка и предиктивная аналитика все чаще интегрируются в системы ЭМК для решения важных проблем в здравоохранении, включая избыток данных, нагрузку на медицинский персонал и необходимость расширенных предиктивных функций.
Авторы исследования отмечают: «Учитывая распространение данных здравоохранения в последние годы, ИИ предоставляет решение для эффективного использования данных пациента, повышая интеллектуальность и полезность ЭМК для медицинских работников и должностных лиц».
2. Сокращение времени на административные задачи, выполняемые врачами.
Недавние исследования показали, что внедрение инструментов клинической документации на основе ИИ помогает врачам значительно сократить время на ведение ЭМК. Почти половина медицинских работников заявила, что они тратят меньше часов на ведение ЭМК дома, и аналогичный процент отметил сокращение обязанностей, связанных с ЭМК, за пределами обычных рабочих часов. Авторы подчеркивают: «Инструменты ИИ помогли значительно сократить время на ведение ЭМК по сравнению с контрольной группой, что свидетельствует о том, что ИИ может уменьшить административные задачи, которые приводят к выгоранию врачей».
3. Улучшенная поддержка принятия клинических решений и улучшенная точность данных.
Системы ЭМК на базе ИИ имеют возможность предоставлять оперативную поддержку врачебных решений посредством анализа информации о пациентах и предоставления врачам рекомендаций, основанных на доказательствах.
Широкое внедрение платформ ЭМК в учреждениях здравоохранения позволяет собирать всеобъемлющие клинические данные от большой когорты пациентов. Эти обширные наборы данных ЭМК предоставляют исследователям возможность:
- Создавать более точные прогностические модели, которые охватывают более широкий спектр характеристик пациентов;
- Выполнять более частые обновления этих моделей с уменьшенными инженерными требованиями;
- Повышать общее качество этих прогностических моделей».
4. Оптимизированное удобство использования и пользовательский опыт.
«Многие врачи обеспокоены по поводу сложности и неудобства для пользователя существующих систем ЭМК», — отмечают авторы. Внедрение ИИ может значительно улучшить удобство использования медицинских информационных систем, что, в свою очередь, облегчит административную нагрузку, с которой сталкиваются медицинские специалисты. Такие усовершенствования имеют решающее значение для повышения удовлетворенности врачей и позволяют им больше сосредоточиться на уходе за пациентами, а не на административных обязанностях.
5. Улучшение результатов лечения пациентов.
Обрабатывая обширные наборы данных, такие как данные из историй болезни, лабораторных исследований и результатов визуализации, ИИ повышает точность диагностики, выявляя закономерности и взаимосвязи, которые могут остаться незамеченными для человека. Эта возможность значительно повышает способность выявлять заболевания на ранней стадии и разрабатывать персонализированные планы лечения, соответствующие уникальным потребностям каждого пациента.
Кроме того, системы ИИ способны отслеживать прогресс пациента в режиме реального времени, предупреждая сотрудников медицинских организаций о любых заметных изменениях, которые могут потребовать вмешательства. Этот проактивный подход не только снижает риск осложнений, но и повышает общее качество ухода за пациентами.
Авторы также рассматривают несколько проблем, которые могут сопровождать любые усилия по интеграции ИИ в ЭМК. Не последними среди них являются конфиденциальность данных, безопасность и конфиденциальность.
Полный текст статьи доступен бесплатно по ссылке.