Ինքնավար դեղատներ. Արդյո՞ք արհեստական ինտելեկտը և դեղերը լավ համադրություն են:
Ինքնավար դեղատներ. Արդյո՞ք արհեստական ինտելեկտը և դեղերը լավ համադրություն են:
Ինքնավար դեղատներ. Արդյո՞ք արհեստական ինտելեկտը և դեղերը լավ համադրություն են:
- Հեղինակ:
- Նոյեմբերի 8, 2023
Insight ամփոփում
Դեղատներն ավելի ու ավելի են օգտագործում արհեստական ինտելեկտը (AI)՝ ավտոմատացնելու այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են հաբերի հաշվարկը և գույքագրման կառավարումը, ազատելով դեղագործներին կենտրոնանալ հիվանդների խնամքի վրա և նվազեցնելով դեղորայքի սխալները: Կարգավորող և կիբերանվտանգության հետ կապված մտահոգություններն աճում են այս առաջընթացներին զուգահեռ՝ դրդելով ստեղծել AI ռիսկային փաթեթներ և տվյալների անվտանգության լուծումներ: Դեղատներում ավտոմատացումը նաև ճանապարհ է հարթում առողջապահական նոր հավելվածների, Առողջապահության ոլորտում իրերի ինտերնետի (IoT) և դեղագործների կողմից ավելի հիվանդակենտրոն խնամքի անցման համար:
Ինքնավար դեղատների համատեքստ
Ձեռքով առաջադրանքների ավտոմատացումը դեղատներում արհեստական ինտելեկտի (AI) օգտագործման հիմնական ուղիներից մեկն է, ներառյալ հաբերը կամ պարկուճները հաշվելը, բաղադրությունը, գույքագրման կառավարումը և բժիշկների հետ կապվելը լիցքավորման կամ պարզաբանումների համար: Առաջադրանքների ավտոմատացումը թույլ է տալիս դեղագործներին կենտրոնանալ այլ աշխատանքի վրա, օրինակ՝ հայտնաբերելու պոտենցիալ վտանգավոր դեղամիջոցների փոխազդեցությունները. Սա հատկապես կարևոր է, քանի որ ԱՄՆ-ում տարեկան 7,000-ից 9,000 մարդ մահանում է դեղորայքային սխալների պատճառով: Բացի այդ, դեղորայքի սխալների հետևանքով առաջացած հուզական և ֆիզիկական տրավմայի արժեքը տարեկան գերազանցում է 40 միլիարդ ԱՄՆ դոլարը:
Անգլիայի Առողջապահության և սոցիալական խնամքի դեպարտամենտի կողմից հրապարակված զեկույցում գնահատվել է 237 միլիոն դեղորայքի սխալ 2018 թվականին: Նույնիսկ եթե 72 տոկոսը վնասի քիչ պոտենցիալ է պարունակում կամ բացակայում է, այդ թիվը դեռ մտահոգիչ է: Զեկույցի համաձայն, դեղերի անբարենպաստ ռեակցիաները զգալիորեն առաջացնում են դեղորայքային սխալներ, ինչը հանգեցնում է տարեկան 712 մահվան Մեծ Բրիտանիայում: Պացիենտի անվտանգությունն ապահովելու համար անհրաժեշտ է ծայրահեղ ճշգրտություն, որը հնարավոր է ձեռք բերել ինքնուսուցման մեքենաների միջոցով:
AI-ի վրա աշխատող գործիքներն ու ավտոմատացումը կարող են աջակցել դեղագործներին որոշումներ կայացնելիս: Օրինակ՝ արհեստական ինտելեկտի վրա աշխատող գործիքները կարող են օգնել բացահայտելու այնպիսի օրինաչափություններ տվյալների մեջ, որոնք կարող են չհայտնաբերվել մարդկանց կողմից: Տվյալների նույնականացումը և վերլուծությունը կարող է օգնել դեղագործներին դեղեր նշանակելու վերաբերյալ ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնելիս և օգնել նկատել դեղերի բաշխման հետ կապված հնարավոր խնդիրները:
Խանգարող ազդեցություն
Շատ տեխնոլոգիական ընկերություններ մշակում են ավտոմատացման լուծումներ դեղատների և առողջապահական կենտրոնների համար: Օրինակ՝ իսրայելական MedAware-ն օգտագործում է տվյալների մեծ վերլուծություն և մեքենայական ուսուցում հազարավոր էլեկտրոնային բժշկական գրառումներ (EMR) հատելու համար՝ հասկանալու համար, թե ինչպես են բժիշկները վերաբերվում հիվանդներին իրական իրավիճակներում: MedAware-ը նշում է անսովոր դեղատոմսերը որպես հնարավոր սխալ, ինչը բժշկին հուշում է կրկնակի ստուգել, երբ նոր դեղամիջոցը չի հետևում բուժման բնորոշ օրինակին: Մեկ այլ օրինակ է ԱՄՆ-ում գործող MedEye-ը, դեղորայքի անվտանգության համակարգ, որն օգտագործում է արհեստական ինտելեկտ՝ բուժքույրերին օգնելու կանխարգելել դեղորայքային սխալները: Համակարգն օգտագործում է դեղահաբերի և պարկուճների սկաներներ և տեսախցիկներ՝ այլ դեղամիջոցները նույնականացնելու համար: Ծրագիրը համեմատում է դեղերը հիվանդանոցային տեղեկատվական համակարգերի հետ՝ ճշգրտությունն ապահովելու համար:
Միևնույն ժամանակ, PerceptiMed բիոտեխնոլոգիական ընկերությունը կիրառում է արհեստական ինտելեկտը՝ դեղերը տրամադրելու և ընդունելու ընթացքում ստուգելու համար: Այս տեխնոլոգիան նվազեցնում է դեղորայքի սխալները՝ միաժամանակ բարձրացնելով հիվանդի անվտանգությունն ու գոհունակությունը՝ իրական ժամանակում հայտնաբերելով յուրաքանչյուր դեղամիջոցի դեղաչափը՝ ապահովելով առաքումը ճիշտ հիվանդին: Ավտոմատացումը թույլ է տալիս առողջապահական հաստատություններին և դեղատներին հավասարակշռել և բաշխել ծանրաբեռնվածությունը՝ պահպանելով համապատասխանությունը, համապատասխանությունը և արդյունավետությունը:
Ինքնավար դեղատների հետևանքները
Ինքնավար դեղատների ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել.
- Առողջապահության բաժինները ստեղծում են կանոնակարգեր այն մասին, թե ով է պատասխանատու AI ռիսկերի և պարտավորությունների համար սխալ ախտորոշումների և դեղորայքի սխալների համար:
- Ապահովագրական պրովայդերները, որոնք մշակում են AI ռիսկի փաթեթներ առողջապահական հաստատությունների համար, օգտագործելով ավտոմատացում:
- Կիբերանվտանգության ընկերությունները լուծումներ են ստեղծում դեղատների առողջության տվյալների անվտանգության համար:
- Սմարթֆոնների ավելի շատ հավելվածներ կարող են օգնել հիվանդներին հետևել և համեմատել իրենց դեղերն ու դեղատոմսերը:
- Իրերի ինտերնետի (IoT) օգտագործման ավելացում՝ սկաներները, տեսախցիկները և սենսորները միացնելու համար՝ ճշգրիտ ախտորոշումներ և դեղատոմսեր ապահովելու համար:
- Դեղագործները կենտրոնացած են հիվանդի վրա կենտրոնացած խնամքի վրա, քանի որ մեքենաները կառավարում են դեղերի բաշխումն ու ուղղությունը:
Հարցեր մեկնաբանելու համար
- Ուրիշ ինչպե՞ս եք կարծում, որ ավտոմատացումը կարող է փոխել դեղատները:
- Որո՞նք են հնարավոր վերանայումները՝ համոզվելու համար, որ դեղատների ավտոմատացումը պատշաճ կերպով աշխատում է:
- Ո՞վ է մեղավոր AI-ի և ավտոմատացման ձախողման համար առողջապահական միջավայրում:
Insight հղումներ
Հետևյալ հանրաճանաչ և ինստիտուցիոնալ հղումները վկայակոչվել են այս պատկերացման համար.
