Bostono vaikų ligoninė naudoja DI naujoms diagnozėms nustatyti

Bostono vaikų ligoninė pradėjo taikyti dirbtinį intelektą ne vien norėdama išbandyti naują technologiją. Ligoninė integravo DI visoje organizacijoje kaip esminę klinikinės ir veiklos infrastruktūros dalį, siekdama pagerinti vaikų, ypač sergančių sudėtingomis ir retomis ligomis, priežiūrą. Įtraukusi DI į kasdienius procesus, komanda sumažino veiklos išlaidas, pagerino sveikatos priežiūros prieinamumą ir padėjo diagnozuoti daugiau nei 40 retų ligų, anksčiau likdavusių nenustatytų.

Bostono vaikų ligoninė – viena didžiausių pediatrijos įstaigų pasaulyje, teikianti daugiau nei 40 sričių paslaugas ir kasmet sulaukianti beveik 1 mln. ambulatorinių vizitų.

Kaip ir daugelis sveikatos priežiūros sistemų, ji veikia varžoma griežtų finansinių apribojimų ir susiduria su augančia administracine našta. Tiekimo grandinės, atsiskaitymų ir veiklos komandos atlieka daugybę pasikartojančių užduočių – nuo sąskaitų faktūrų apdorojimo iki tvarkaraščių derinimo. Šie procesai būtini, bet reikalauja daug laiko, todėl atitraukia darbuotojus nuo svarbesnių darbų.

Tuo tarpu klinikinės komandos susiduria su kitokiais apribojimais. Retų ligų atvejai dažnai apima fragmentuotus genetinius duomenis, neišsamias ligos istorijas ir milžinišką medicinos literatūros kiekį. Net ir pirmaujančioje mokslinių tyrimų įstaigoje gydytojai negali pakankamai greitai apdoroti visos šios informacijos, kad nustatytų kiekvieną diagnozę.

„Problema – ne pastangos, – teigia Bostono vaikų ligoninės vyriausiasis inovacijų pareigūnas Johnas Brownsteinas. „Tai – žmogaus pažintinių gebėjimų ribos.“

Bostono vaikų ligoninė pradėjo nuo pavienių DI taikymo atvejų, įskaitant dokumentacijos ir vertimo priemones. Tačiau šios ankstyvosios pastangos greitai atskleidė fragmentuoto požiūrio trūkumus.

„Negalima kliautis vienkartiniais sprendimais“, – sako J. Brownsteinas.

Ligoninė perėjo prie to, ką J. Brownsteinas vadina organizacijos DI lygmeniu: saugios vidinės „ChatGPT“ aplinkos, naudojamos mokslinių tyrimų, klinikinių ir administracinių komandų. Užuot vertinusi DI kaip atskirų priemonių rinkinį, organizacija sukūrė bendrą pamatą, leidžiantį greitai kurti ir diegti naujas galimybes.

Ši sistema komandoms leidžia su DI dirbti taip, kaip labiausiai tinka jų pareigoms – nesvarbu, ar tai būtų prieiga prie vidinių duomenų, medicinos literatūros apdorojimas, ar veiklos procesų optimizavimas. Kartu su technologija įdiegtos valdymo struktūros, užtikrinančios saugą, stebėjimą ir nuolatinį vertinimą.

Šis perėjimas pakeitė inovacijų tempą. Priemonės, kurioms anksčiau reikėdavo ilgų kūrimo ciklų, dabar įdiegiamos per kelias dienas – tai leidžia organizacijai greitai reaguoti ir į veiklos, ir į klinikinius poreikius.

Šiandien daugiau nei trečdalis darbuotojų kasdieniame darbe naudoja DI klinikinių, mokslinių tyrimų ir administracinių funkcijų srityse.

Pirmiausia Bostono vaikų ligoninė sutelkė dėmesį į tas sritis, kuriose DI galėjo sukurti apčiuopiamą naudą veiklai. Tiekimo grandinės procesuose DI dabar valdo sąskaitų faktūrų gavimą, paskirstymą ir atsakymų rengimą.

Taip pat ligoninė pritaikė DI operacijų tvarkaraščiams planuoti. Analizuodama klinikinius įrašus ir vertindama pacientų būklės sunkumą, sistema optimizuoja operacinių laiko paskirstymą. Tai leidžia sudaryti tvarkaraščius gerokai iš anksto, efektyviau išnaudoti patalpas ir suteikia galimybę didesniam pacientų skaičiui greičiau gauti reikiamą pagalbą.

Be to, gydytojai naudoja DI kaip pagalbinę sprendimų priėmimo priemonę ir sudėtingai klinikinei informacijai apdoroti. Mokslininkai taiko jį duomenų analizei ir kohortoms formuoti. Administracinės komandos juo kliaujasi rengdamos dokumentus, koduodamos informaciją ir tobulindamos procesus.

Šiuos pokyčius organizacija tiesiogiai sieja su išmatuojamais rezultatais. Įdiegusi daugiau nei 50 automatizavimo sprendimų, Bostono vaikų ligoninė sutaupė apie 60 000 valandų – tai prilygsta daugiau nei 7 mln. dolerių vertės perskirstytiems darbo ištekliams.

Organizacija siekė, kad DI būtų naudingas kasdieniame darbe, o ne pristatomas kaip atskira iniciatyva.

„Svarbiausia – atsižvelgti į esamus darbuotojų poreikius bei įpročius“, – sako J. Brownsteinas.

Kartu su veiklos tobulinimu Bostono vaikų ligoninė investavo ir į DI pritaikymą klinikiniams atradimams. Ligoninė sukūrė vadinamąjį „genetiko asistentą“, skirtą sujungti genetinius duomenis, fenotipinę informaciją ir pasaulinę medicinos literatūrą.

Ši sistema sprendžia vieną sunkiausių iššūkių medicinoje – daugelį metų nepaaiškinamų retų ligų diagnozavimą.

Dėl šio darbo iki šiol nustatyta daugiau nei 40 diagnozių, anksčiau atrodžiusių neįmanomomis. Taip pat pavyko nustatyti naujų genų taikinių ir galimų gydymo krypčių.

„Sujungiame genetinę ir fenotipinę informaciją, literatūros paiešką bei DI protavimą, kad nustatytume diagnozę šeimoms, kurios anksčiau likdavo be atsakymų“, – pasakoja J. Brownsteinas.

Pacientams ir jų šeimoms poveikis – tiesioginis ir apčiuopiamas. Anksčiau neišspręsti atvejai dabar leidžia rasti atsakymus, o kartais atveria ir naujas gydymo kryptis.

„Anksčiau tai buvo neįsivaizduojama, o dabar teikia viltį daugybei šeimų“, – teigia J. Brownsteinas.

Kitas Bostono vaikų ligoninės DI strategijos etapas – gilesnė integracija ir platesnis taikymas. Vadovybė mato didžiules galimybes plėsti tiek technologijos naudojimą, tiek jos poveikį.

Ligoninė siekia labiau integruoti DI į klinikinių sprendimų priėmimo procesą, išplėsti priemonių taikymą įvairiose srityse ir toliau tobulinti modelius bendradarbiaudama su „OpenAI“.

Tikimasi, kad ilgainiui DI taps esmine medicinos praktikos dalimi.

„Kaip galima nenorėti, kad greta itin kvalifikuoto gydytojo būtų pasitelkiamos visos pasaulio medicinos žinios?“ – svarsto J. Brownsteinas.

Bostono vaikų ligoninėje DI tampa sveikatos priežiūrą, tyrimus ir atradimus palaikančios infrastruktūros dalimi, atveriančia naujas galimybes tiek medikams, tiek pacientams.