Boston Children’s wykorzystuje AI do nowych diagnoz

Boston Children’s Hospital nie sięgnął po sztuczną inteligencję tylko po to, by eksperymentować z nową technologią. Szpital wbudował AI w tkankę organizacji jako kluczowy element infrastruktury klinicznej i operacyjnej, co pozwoliło usprawnić zapewnianie opieki pacjentom pediatrycznym, zwłaszcza tym ze złożonymi i rzadkimi schorzeniami. Dzięki integracji AI z codziennymi przepływami pracy zespół obniżył koszty operacyjne, poprawił dostęp do opieki i pomógł zdiagnozować ponad 40 rzadkich schorzeń, które wcześniej pozostawały nierozwiązane.

Boston Children’s Hospital to jedna z największych placówek pediatrycznych na świecie obsługująca pacjentów w ponad 40 specjalizacjach i realizująca blisko 1 milion wizyt ambulatoryjnych rocznie.

Podobnie jak wiele systemów opieki zdrowotnej jej budżet jest ograniczony, a jednocześnie mierzy się z rosnącą ilością pracy administracyjnej. Zespoły zajmujące się łańcuchem dostaw, rozliczeniami i operacjami obsługują duże ilości powtarzalnych zadań – od przetwarzania faktur po koordynację harmonogramów. Działania te są niezbędne, ale pochłaniają dużo czasu, odciągając personel od ważniejszej pracy.

Jednocześnie zespoły kliniczne mierzą się z ograniczeniem innego rodzaju. Przypadki rzadkich chorób często obejmują rozproszone dane genetyczne, niepełne historie kliniczne i przytłaczającą ilość literatury medycznej. Nawet w wiodącej instytucji badawczej lekarze nie są w stanie przetwarzać wszystkich tych informacji wystarczająco szybko, by postawić każdą diagnozę.

„Problemem nie jest wysiłek”, mówi John Brownstein, Chief Innovation Officer w Boston Children’s. „Tylko ludzkie ograniczenia poznawcze”.

Boston Children’s zaczął wdrożenia AI od pojedynczych zastosowań, co na przykład obejmowało stosowanie narzędzi do dokumentacji i tłumaczeń. Te wczesne działania szybko ujawniły jednak ograniczenia takiego fragmentarycznego podejścia.

„Nie można polegać wyłącznie na jednorazowych rozwiązaniach”, mówi Brownstein.

Szpital przeszedł do tworzenia „firmowej warstwy AI”, jak mówi Brownstein, czyli bezpiecznego wewnętrznego środowiska ChatGPT używanego przez zespoły badawcze, kliniczne i administracyjne. Zamiast traktować AI jako zbiór narzędzi, organizacja stworzyła wspólny fundament, który można szybko rozwijać.

System ten pozwala pracownikom korzystać z AI bezpośrednio na ich stanowiskach i zajmować się obsługą danych wewnętrznych, analizą literatury medycznej czy usprawnianiem przepływów pracy. Wraz z technologią zbudowano struktury zarządzania, aby zapewnić bezpieczeństwo, monitorowanie i spójną ocenę.

Ta zmiana zwiększyła tempo innowacji. Narzędzia, które kiedyś wymagały długich cykli rozwojowych, można teraz wdrażać w ciągu dni, co pozwala organizacji szybko reagować zarówno na wymagania operacyjne, jak i potrzeby kliniczne.

Dziś ponad jedna trzecia pracowników korzysta z AI codziennie w zastosowaniach klinicznych, badawczych i administracyjnych.

Boston Children’s Hospital najpierw skupił się na obszarach, w których AI mogła przynieść mierzalny wpływ operacyjny. W operacjach łańcucha dostaw AI zarządza dziś przyjmowaniem faktur, ich kierowaniem i odpowiadaniem na nie.

Równolegle szpital zastosował AI do planowania zabiegów chirurgicznych. Analizując notatki kliniczne i szacując stan pacjenta, system usprawnia przydzielanie czasu na salach operacyjnych. Pozwala to planować harmonogramy z większym wyprzedzeniem, zwiększać wykorzystanie zasobów i szybciej zapewniać pomoc większej liczbie pacjentów.

Ponadto lekarze używają AI do wspomagania decyzji i syntetyzowania złożonych informacji klinicznych. Badacze stosują ją do analizy danych i tworzenia kohort; zespoły administracyjne opracowują dokumenty, kodują i usprawniają przepływy pracy.

Organizacja łączy te zmiany bezpośrednio z mierzalnymi wynikami. Dzięki ponad 50 automatyzacjom w Boston Children’s zaoszczędzono około 60 000 godzin pracy, co odpowiada ponad 7 milionom dolarów.

Organizacja skupiła się na tym, by AI stanowiła pomoc w codziennej pracy, a nie była odrębną inicjatywą.

„Kluczowe jest pomaganie konkretnym pracownikom na ich stanowiskach”, stwierdza Brownstein.

Oprócz usprawnień operacyjnych Boston Children’s stosuje AI w obszarze odkryć klinicznych. Szpital opracował rozwiązanie, które nazywa „skrzydłowym genetyków”. Służy ono do integrowania danych genetycznych, informacji fenotypowych i światowej literatury medycznej.

System ten odpowiada na jedno z najtrudniejszych wyzwań w medycynie: diagnozowanie rzadkich chorób, które przez lata wymykały się wyjaśnieniu.

W wyniku tej pracy postawiono dotąd ponad 40 diagnoz, które wcześniej uważano za niemożliwe. Prace te doprowadziły także do identyfikacji nowych celów genowych i potencjalnych ścieżek terapeutycznych.

„Łączymy informacje genetyczne, informacje fenotypowe, wyszukiwanie literatury i rozumowanie AI, aby dostarczać diagnozy rodzinom, które kiedyś pozostawały bez żadnych odpowiedzi”, mówi Brownstein.

Dla pacjentów i rodzin wpływ jest natychmiastowy i namacalny. Przypadki, które kiedyś pozostawały nierozwiązane, dziś znajdują odpowiedzi, a w niektórych sytuacjach nowe kierunki leczenia.

„Wcześniej było to nie do pomyślenia, a teraz daje nadzieję wielu rodzinom”, mówi Brownstein.

Kolejna faza strategii AI Boston Children’s koncentruje się na głębszej integracji i szerszym wdrożeniu. Kierownictwo dostrzega znaczną szansę na rozszerzenie zarówno wykorzystania, jak i wpływu AI.

Szpital pracuje nad szerszym osadzeniem AI w podejmowaniu decyzji klinicznych, wdrażaniem narzędzi w kolejnych specjalizacjach i dalszym doskonaleniem modeli we współpracy z OpenAI.

Z czasem AI ma stać się podstawowym elementem praktyki medycznej.

„Zdecydowanie zależy nam na wsparciu niezwykle wyszkolonego lekarza dysponującego całą światową wiedzą medyczną”, powiedział Brownstein.

W Boston Children’s AI staje się częścią infrastruktury wspierającej świadczenie opieki, badania i odkrycia, dając nowe perspektywy pracownikom medycznym i pacjentom.