Команда исследователей разработала первую систему носимых камер, которая с помощью искусственного интеллекта обнаруживает потенциальные ошибки при приеме лекарств.
В опубликованном сегодня тесте носимые камеры с высокой точностью распознавали ошибки при приеме лекарств в условиях интенсивной клинической работы.
Искусственный интеллект достиг 99,6% чувствительности и 98,8% специфичности при обнаружении ошибок при замене флаконов.
Система может стать важнейшим средством защиты, особенно в операционных, отделениях интенсивной терапии и отделениях неотложной медицинской помощи.
Доктор Келли Майклсен, доцент кафедры анестезиологии и обезболивания медицинской школы Вашингтонского университета, объяснила: “Мысль о возможности помогать пациентам в режиме реального времени или предотвращать медикаментозную ошибку до того, как она произойдет, очень привлекательна.
“В ходе опроса более 100 анестезиологов большинство из них пожелали, чтобы система была точной более чем на 95%, и этой цели мы достигли”.
Количество ошибок при приеме лекарств растет
Медикаментозные ошибки являются наиболее часто регистрируемыми критическими случаями при анестезии и наиболее распространенной причиной серьезных медицинских ошибок в интенсивной терапии.
В целом, по оценкам, 5-10% всех назначаемых лекарств связаны с ошибками. По оценкам, побочные эффекты, связанные с инъекционными лекарствами, ежегодно затрагивают 1,2 миллиона пациентов, что обходится в 5,1 миллиарда долларов.
Ошибки при замене шприца и флакона чаще всего возникают во время внутривенных инъекций, во время которых врач должен переложить лекарство из флакона в шприц, а затем ввести пациенту. Около 20% ошибок — это ошибки замены, при которых выбирается неправильный флакон или неправильно маркируется шприц.
Еще 20% ошибок при приеме лекарств происходят, когда препарат правильно маркирован, но введен с ошибкой.
Для предотвращения подобных происшествий применяются такие меры безопасности, как система штрих-кодов, которая быстро считывает содержимое флакона и подтверждает его подлинность.
Однако в стрессовых ситуациях врачи могут иногда забывать об этой проверке, поскольку это дополнительный шаг в их рабочем процессе.
Носимые камеры выдают предупреждения для предотвращения ошибок
Исследователи стремились создать модель глубокого обучения, достаточно сложную, чтобы распознавать содержимое цилиндрических флаконов и шприцев и соответствующим образом предупреждать пациента до того, как лекарство попадет в организм пациента, в сочетании с камерой GoPro.
Исследователи собрали видеозаписи в формате 4K, на которых запечатлены 418 приемов лекарств 13 анестезиологами в операционных с различной обстановкой и освещением. На видео запечатлены врачи, работающие с ампулами и шприцами с выбранными лекарствами.
Позже эти видеозаписи были записаны, а содержимое шприцев и флаконов было обозначено, чтобы обучить носимые камеры распознавать содержимое и контейнеры.
Видеосистема не считывает непосредственно надпись на каждом флаконе, а сканирует другие визуальные признаки, такие как размер и форма флакона и шприца, цвет крышки флакона и размер отпечатка на этикетке.
“Это было особенно сложно, потому что человек в операционной держит в руках шприц и флакон, и вы не видите ни один из этих предметов полностью. Некоторые буквы (на шприце и флаконе) закрыты руками”, — сказал Шьям Голлакота, профессор Калифорнийского университета в Пол Джи. Школа компьютерных наук и инженерии имени Аллена.
Потенциал искусственного интеллекта для повышения безопасности и эффективности в здравоохранении
Кроме того, необходимо было обучить вычислительную модель фокусироваться на лекарствах на переднем плане кадра и игнорировать флаконы и шприцы на заднем плане.
“ИИ делает все это: обнаруживает конкретный шприц, который берет в руки медицинский работник, и не обнаруживает шприц, который лежит на столе”, — сказал Голлакота.
Эта работа показывает, что ИИ и глубокое обучение могут повысить безопасность и эффективность в нескольких областях здравоохранения.
+ There are no comments
Add yours