Boston Children’s AIን ተጠቅሞ አዳዲስ ምርመራዎችን ያስገኛል

Boston Children’s Hospital ከአዲስ ቴክኖሎጂ ጋር ለመሞከር ብቻ AIን አልተከታተለም። ሆስፒታሉ ለሕፃናት ታካሚዎቹ፣ በተለይም ውስብስብ እና ብርቅ ሁኔታዎች ላሏቸው፣ እንክብካቤ የሚሰጥበትን መንገድ ለማሻሻል AIን በድርጅቱ ውስጥ እንደ ክሊኒካዊ እና ኦፕሬሽናል መሠረተ ልማት ዋና ክፍል አካቷል። AIን በዕለታዊ የሥራ ፍሰቶች ውስጥ በማዋሃድ፣ ቡድኑ የኦፕሬሽን ወጪዎችን ቀንሷል፣ ወደ እንክብካቤ መድረስን አሻሽሏል፣ እና ከዚህ በፊት ሳይፈቱ የቆዩ ከ40 በላይ ብርቅ ሁኔታዎችን ለመመርመር ረድቷል።

Boston Children’s Hospital በዓለም ካሉ ትልቁ የሕፃናት ሕክምና ተቋማት አንዱ ሲሆን፣ በየዓመቱ ወደ 1 ሚሊዮን የሚጠጉ የውጭ ታካሚ ጉብኝቶችን በማስተናገድ ከ40 በላይ ስፔሻሊቲዎች ውስጥ ታካሚዎችን ያገለግላል።

እንደ ብዙ የጤና ሥርዓቶች፣ እየጨመረ የሚሄድ አስተዳደራዊ ጫና እያስተዳደረ በጠባብ የፋይናንስ ገደቦች ሥር ይሠራል። በአቅርቦት ሰንሰለት፣ ክፍያ እና ኦፕሬሽን ዙሪያ ያሉ ቡድኖች ከኢንቮይስ ማስኬድ እስከ መርሐግብሮችን ማስተባበር ድረስ ብዛት ያላቸውን ተደጋጋሚ ተግባራት ያከናውናሉ። እነዚህ ሂደቶች አስፈላጊ ናቸው፣ ግን ብዙ ጊዜ ይወስዳሉ፣ ሠራተኞችንም ከከፍተኛ ዋጋ ካለው ሥራ ያርቃሉ።

በተመሳሳይ ጊዜ፣ ክሊኒካዊ ቡድኖች የተለየ ዓይነት ገደብ ያጋጥማቸዋል። የብርቅ በሽታ ጉዳዮች ብዙውን ጊዜ የተበታተነ ጄኔቲክ ውሂብ፣ ያልተሟሉ ክሊኒካዊ ታሪኮች እና እጅግ ብዙ የሕክምና ጽሑፎችን ያካትታሉ። በመሪ የምርምር ተቋም ውስጥ እንኳን፣ ሐኪሞች ለእያንዳንዱ ምርመራ ለመድረስ ያን ሁሉ መረጃ በበቂ ፍጥነት ማጠናቀር አይችሉም።

«ችግሩ ጥረት አይደለም» ይላሉ የBoston Children’s ዋና የፈጠራ ኃላፊ John Brownstein። «የሰው የአእምሮ ግንዛቤ ገደቦች ናቸው።»

Boston Children’s ሰነድ ማዘጋጀትና የትርጉም መሣሪያዎችን ጨምሮ በግለሰብ የAI አጠቃቀም ጉዳዮች ጀመረ። ነገር ግን እነዚያ የመጀመሪያ ጥረቶች የተበታተነ አቀራረብ ገደቦችን በፍጥነት አጋለጡ።

«በአንድ-ጊዜ መፍትሄዎች ብቻ መተማመን አትችሉም» ይላሉ Brownstein።

ሆስፒታሉ Brownstein የድርጅት AI ንብርብር ብለው ወደሚጠሩት ነገር ተሸጋገረ፦ በምርምር፣ ክሊኒካዊ እና አስተዳደራዊ ቡድኖች ላይ የሚጠቀሙበት ደህንነቱ የተጠበቀ ውስጣዊ የChatGPT አካባቢ። AIን እንደ መሣሪያዎች ስብስብ ከመቁጠር ይልቅ፣ ድርጅቱ አዳዲስ ችሎታዎች በፍጥነት ሊዘጋጁና ሊተገበሩ የሚችሉበት የጋራ መሠረት ፈጠረ።

ይህ ሥርዓት ቡድኖች ከሚሠሩት ሚና ጋር በቀጥታ ተዛማጅ በሆኑ መንገዶች AIን እንዲጠቀሙ ያስችላቸዋል፤ ይህም ውስጣዊ ውሂብ መድረስ፣ የሕክምና ጽሑፎችን ማጠናቀር ወይም የሥራ ፍሰቶችን ማቀላጠፍ ሊያካትት ይችላል። ደህንነት፣ ክትትል እና ወጥ የሆነ ግምገማ ለማረጋገጥ የአስተዳደር መዋቅሮች ከቴክኖሎጂው ጎን ለጎን ተገንብተዋል።

ይህ ለውጥ የፈጠራን ፍጥነት ቀየረ። ቀድሞ ረጅም የልማት ዑደቶችን የሚፈልጉ መሣሪያዎች አሁን በቀናት ውስጥ ሊተገበሩ ይችላሉ፣ ይህም ድርጅቱ ለኦፕሬሽናል ፍላጎቶችም ሆነ ለክሊኒካዊ ፍላጎቶች በፍጥነት እንዲመልስ ያስችለዋል።

ዛሬ፣ ከሠራተኞች ከአንድ ሶስተኛ በላይ በዕለታዊ ሥራቸው AIን ይጠቀማሉ፣ ይህም ክሊኒካዊ፣ የምርምር እና አስተዳደራዊ ተግባራትን ያካልላል።

Boston Children’s መጀመሪያ AI ሊለካ የሚችል ኦፕሬሽናል ተጽዕኖ ሊያቀርብባቸው በሚችሉ አካባቢዎች ላይ አተኩሯል። በአቅርቦት ሰንሰለት ኦፕሬሽኖች ውስጥ፣ AI አሁን የኢንቮይስ መቀበል፣ ማዘዋወር እና ምላሾችን ያስተዳድራል።

በተመሳሳይ፣ ሆስፒታሉ AIን በቀዶ ጥገና መርሐግብር ላይ ተግብሯል። ክሊኒካዊ ማስታወሻዎችን በመተንተን እና የታካሚ አስቸኳይነትን በመገመት፣ ሥርዓቱ የቀዶ ጥገና ክፍል ጊዜ እንዴት እንደሚመደብ ያሻሽላል። ይህ መርሐግብሮች ከዚያ የበለጠ በቅድሚያ እንዲታቀዱ ያስችላል፣ አጠቃቀምን ይጨምራል እና ተጨማሪ ታካሚዎች የሚያስፈልጋቸውን እንክብካቤ በፍጥነት እንዲያገኙ ያስችላል።

በተጨማሪም፣ ሐኪሞች AIን ለውሳኔ ድጋፍ እና ውስብስብ ክሊኒካዊ መረጃን ለማጠናቀር ይጠቀማሉ። ተመራማሪዎች ለውሂብ ትንተና እና ለኮሆርት ግንባታ ይተገብሩታል። አስተዳደራዊ ቡድኖች ሰነዶችን ለማርቀቅ፣ ኮዲንግ ለማድረግ እና የሥራ ፍሰቶችን ለማሻሻል በእሱ ይተማመናሉ።

ድርጅቱ እነዚህን ለውጦች በቀጥታ ከሚለኩ ውጤቶች ጋር ያያይዛል። ከ50 በላይ አውቶሜሽኖች ላይ፣ Boston Children’s ወደ 60,000 ሰዓታት የጊዜ ቁጠባ አስመዝግቧል፣ ይህም በድጋሚ የተመደበ ከ7 ሚሊዮን ዶላር በላይ የሰው ኃይል ጋር እኩል ነው።

ድርጅቱ AIን እንደ ብቻውን የሚቆም ተነሳሽነት ከማስገባት ይልቅ ለዕለታዊ ሥራ ተዛማጅ ማድረግ ላይ አተኩሯል።

«እዚህ ዋናው ነገር ሰዎችን ባሉበት መገናኘት ነው» ይላሉ Brownstein።

ከኦፕሬሽናል ማሻሻያዎች ጎን ለጎን፣ Boston Children’s ለክሊኒካዊ ግኝት AI ላይ ኢንቨስት አደረገ። ሆስፒታሉ ጄኔቲክ ውሂብን፣ ፊኖቲፒክ መረጃን እና ዓለም አቀፍ የሕክምና ጽሑፎችን ለማዋሃድ የተነደፈ «ረዳት ጄኔቲክስ ባለሙያ» ብሎ የሚገልጸውን ነገር አዘጋጀ።

ይህ ሥርዓት በሕክምና ውስጥ ካሉ በጣም አስቸጋሪ ፈተናዎች አንዱን ይመልሳል፦ ለዓመታት ማብራሪያ ያጡ ብርቅ በሽታዎችን መመርመር።

በዚህ ሥራ ምክንያት፣ እስካሁን ከ40 በላይ በፊት የማይቻሉ ተብለው የታሰቡ ምርመራዎች ተደርገዋል። ሥራው አዳዲስ የጂን ዒላማዎችን እና ሊሆኑ የሚችሉ የሕክምና መንገዶችን ለመለየትም አስችሏል።

«ቀድሞ ምንም መልስ ሳያገኙ ለቀሩ ቤተሰቦች ምርመራዎችን ለማቅረብ፣ ጄኔቲክ መረጃን፣ ፊፒክ መረጃን፣ የጽሑፍ ፍለጋን እና የAI ማመዛዘንን እናጣምራለን» ይላሉ Brownstein።

ለታካሚዎች እና ለቤተሰቦች፣ ተጽዕኖው ወዲያውኑ የሚታይ እና ተጨባጭ ነው። ቀድሞ ሳይፈቱ የቆዩ ጉዳዮች አሁን መልሶችን እየሰጡ ሲሆን፣ በአንዳንድ ሁኔታዎች ለሕክምና አዲስ አቅጣጫዎችንም እየከፈቱ ነው።

«ይህ ቀድሞ የማይታሰብ ነበር፣ አሁን ግን ለብዙ ቤተሰቦች ተስፋ እየሰጠ ነው» ይላሉ Brownstein።

የBoston Children’s የAI ስትራቴጂ ቀጣይ ደረጃ በይበልጥ ጥልቅ ማዋሃድ እና ሰፊ ተቀባይነት ላይ ያተኩራል። አመራሩ አጠቃቀምንም ሆነ ተጽዕኖን ለማስፋት ትልቅ ዕድል እንዳለ ያያል።

ሆስፒታሉ AIን በክሊኒካዊ ውሳኔ አሰጣጥ ውስጥ በይበልጥ ለማካተት፣ መሣሪያዎችን በስፔሻሊቲዎች ላይ ለማስፋት እና ከOpenAI ጋር በመተባበር ሞዴሎችን ማሻሻሉን ለመቀጠል እየሠራ ነው።

ከጊዜ በኋላ፣ AI የሕክምና ልምምድ ዋና አካል እንደሚሆን ይጠበቃል።

«በእጅጉ የሰለጠነ ሐኪምን ከዓለም ሁሉ የሕክምና እውቀት ጋር ከጎንዎ ማግኘትን እንዴት አይፈልጉም?» ብለዋል Brownstein።

በBoston Children’s፣ AI የእንክብካቤ አቅርቦትን፣ ምርምርን እና ግኝትን የሚደግፍ የመሠረተ ልማት አካል እየሆነ ነው—ለክሊኒሺያኖችም ሆነ ለታካሚዎች የሚቻለውን ነገር እንደገና እየተረጎመ ነው።