Boston Children’s izmanto MI jaunu diagnožu atklāšanai

Boston Children’s Hospital neieviesa mākslīgo intelektu tikai tāpēc, lai eksperimentētu ar jaunu tehnoloģiju. Slimnīca integrēja MI visā organizācijā kā būtisku savas klīniskās un operacionālās infrastruktūras daļu, lai uzlabotu aprūpes sniegšanu bērnu pacientiem, īpaši tiem, kam ir sarežģītas un retas slimības. Integrējot MI ikdienas darbplūsmās, komanda ir samazinājusi operacionālās izmaksas, uzlabojusi piekļuvi aprūpei un palīdzējusi diagnosticēt vairāk nekā 40 retas slimības, kas iepriekš nebija atrisinātas.

Boston Children’s Hospital ir viena no lielākajām pediatrijas iestādēm pasaulē, kas apkalpo pacientus vairāk nekā 40 specialitātēs un katru gadu nodrošina gandrīz 1 miljonu ambulatoro vizīšu.

Tāpat kā daudzas veselības aprūpes sistēmas, tā darbojas stingru finansiālo ierobežojumu apstākļos, vienlaikus pārvaldot pieaugošu administratīvo slogu. Komandas piegādes ķēdē, norēķinos un operācijās apstrādā lielu daudzumu atkārtotu uzdevumu — no rēķinu apstrādes līdz grafiku koordinēšanai. Šie procesi ir nepieciešami, taču prasa daudz laika, novēršot darbiniekus no augstākas vērtības darba.

Tajā pašā laikā klīniskās komandas saskaras ar cita veida ierobežojumu. Reto slimību gadījumos bieži ir fragmentēti ģenētiskie dati, nepilnīgas klīniskās vēstures un milzīgs medicīniskās literatūras apjoms. Pat vadošā pētniecības iestādē ārsti nespēj pietiekami ātri sintezēt visu šo informāciju, lai nonāktu pie katras diagnozes.

„Problēma nav pūļu trūkumā,” saka Džons Braunšteins, Boston Children’s galvenais inovāciju direktors. „Tā ir cilvēka kognitīvo spēju robeža.”

Boston Children’s sāka ar atsevišķiem MI izmantošanas gadījumiem, tostarp dokumentēšanas un tulkošanas rīkiem. Taču šie sākotnējie centieni ātri atklāja sadrumstalotas pieejas robežas.

„Jūs nevarat paļauties tikai uz vienreizējiem risinājumiem,” saka Braunšteins.

Slimnīca pārgāja uz to, ko Braunšteins dēvē par uzņēmuma MI slāni: drošu iekšēju ChatGPT vidi, ko izmanto pētniecības, klīniskās un administratīvās komandas. Tā vietā, lai MI uztvertu kā rīku kopumu, organizācija izveidoja kopīgu pamatu, kurā jaunas iespējas var ātri izstrādāt un ieviest.

Šī sistēma ļauj komandām strādāt ar MI veidos, kas tieši atbilst viņu lomām, neatkarīgi no tā, vai tas nozīmē piekļuvi iekšējiem datiem, medicīniskās literatūras sintezēšanu vai darbplūsmu racionalizēšanu. Līdztekus tehnoloģijai tika veidotas pārvaldības struktūras, lai nodrošinātu drošību, uzraudzību un konsekventu izvērtēšanu.

Šī pāreja mainīja inovāciju tempu. Rīkus, kuriem agrāk bija vajadzīgi gari izstrādes cikli, tagad var ieviest dažu dienu laikā, ļaujot organizācijai ātri reaģēt gan uz operacionālajām prasībām, gan klīniskajām vajadzībām.

Šodien vairāk nekā trešdaļa darbinieku izmanto MI savā ikdienas darbā klīniskajās, pētniecības un administratīvajās funkcijās.

Boston Children’s vispirms pievērsās jomām, kurās MI varēja radīt izmērāmu operacionālu ietekmi. Piegādes ķēdes operācijās MI tagad pārvalda rēķinu saņemšanu, maršrutēšanu un atbildes.

Vienlaikus slimnīca izmantoja MI ķirurģisko operāciju plānošanai. Analizējot klīniskās piezīmes un novērtējot pacientu stāvokļa smagumu, sistēma uzlabo operāciju zāļu laika sadali. Tas ļauj grafikus plānot tālāk uz priekšu, palielinot noslodzi un dodot iespēju lielākam pacientu skaitam ātrāk saņemt nepieciešamo aprūpi.

Turklāt ārsti izmanto MI lēmumu atbalstam un sarežģītas klīniskās informācijas sintezēšanai. Pētnieki to izmanto datu analīzei un kohortu veidošanai. Administratīvās komandas paļaujas uz to dokumentu sagatavošanā, kodēšanā un darbplūsmu uzlabošanā.

Organizācija šīs pārmaiņas tieši sasaista ar izmērāmiem rezultātiem. Vairāk nekā 50 automatizāciju ietvaros Boston Children’s ir ietaupījusi aptuveni 60 000 stundu, kas atbilst vairāk nekā 7 miljoniem ASV dolāru pārdalītā darbaspēka vērtībā.

Organizācija ir koncentrējusies uz to, lai MI būtu nozīmīgs ikdienas darbā, nevis ieviests kā atsevišķa iniciatīva.

„Galvenais ir satikt cilvēkus tur, kur viņi atrodas,” saka Braunšteins.

Līdztekus operacionālajiem uzlabojumiem Boston Children’s ieguldīja MI klīnisko atklājumu veikšanai. Slimnīca izstrādāja to, ko tā raksturo kā „ģenētiķa kopilotu”, kas paredzēts ģenētisko datu, fenotipiskās informācijas un globālās medicīniskās literatūras integrēšanai.

Šī sistēma risina vienu no grūtākajiem izaicinājumiem medicīnā: diagnosticēt retas slimības, kuras gadiem ilgi nav izdevies izskaidrot.

Šī darba rezultātā līdz šim noteiktas vairāk nekā 40 diagnozes, kas iepriekš tika uzskatītas par neiespējamām. Šis darbs ir arī palīdzējis identificēt jaunus gēnu mērķus un iespējamos terapeitiskos ceļus.

„Mēs apvienojam ģenētisko informāciju, fenotipisko informāciju, literatūras meklēšanu un MI spriestspēju, lai sniegtu diagnozes ģimenēm, kuras reiz palika bez jebkādām atbildēm,” saka Braunšteins.

Pacientiem un ģimenēm ietekme ir tūlītēja un taustāma. Gadījumi, kas reiz palika neatrisināti, tagad sniedz atbildes un dažkārt arī jaunus ārstēšanas virzienus.

„Agrāk tas nebija iedomājams, bet tagad tas sniedz cerību tik daudzām ģimenēm,” saka Braunšteins.

Boston Children’s MI stratēģijas nākamais posms ir vērsts uz dziļāku integrāciju un plašāku ieviešanu. Vadība saskata būtiskas iespējas paplašināt gan lietošanu, gan ietekmi.

Slimnīca strādā, lai pilnīgāk iekļautu MI klīnisko lēmumu pieņemšanā, paplašinātu rīkus dažādās specialitātēs un turpinātu pilnveidot modeļus sadarbībā ar OpenAI.

Laika gaitā paredzams, ka MI kļūs par medicīnas prakses pamata sastāvdaļu.

„Kā gan jūs varētu nevēlēties, lai jums līdzās būtu izcili apmācīts ārsts ar visām pasaules medicīnas zināšanām?“ sacīja Braunšteins.

Boston Children’s MI kļūst par daļu no infrastruktūras, kas atbalsta aprūpes sniegšanu, pētniecību un atklājumus, no jauna definējot, kas ir iespējams gan klīnicistiem, gan pacientiem.