Londons hospitaler begynder at erstatte læger og sygeplejersker med AI

Wikipedia Commons
Del denne historie!
image_pdfimage_print
Et af landets største hospitaler har afsløret overordnede planer om at bruge kunstig intelligens til at udføre opgaver, der traditionelt udføres af læger og sygeplejersker, fra at diagnosticere kræft på CT-scanninger til at beslutte, hvilke A & E-patienter der ses først.

Det treårige partnerskab mellem University College London Hospitaler(UCLH) og Alan Turing Institute sigter mod at bringe fordelene ved maskinlæringsrevolutionen til NHS i en hidtil uset skala.

Prof Bryan Williams, direktør for forskning ved University College London Hospitaler NHS Foundation Trust, sagde, at flytningen kunne have en stor indflydelse på patientresultaterne ved at skabe paralleller med omdannelsen af ​​forbrugeroplevelsen fra virksomheder som Amazon og Google.

”Det bliver en spiludveksler,” sagde han. ”Du kan gå på din telefon og booke en flybillet, beslutte, hvilke film du skal se eller bestille en pizza ... det handler om AI,” sagde han. ”På NHS er vi ikke i nærheden af ​​sofistikerede nok. Vi sender stadig breve, hvilket er ekstraordinært. ”

I hjertet af partnerskabet, hvor UCLH investerer et "betydeligt", men ikke navngivet beløb, er troen på, at maskinlæringsalgoritmer kan give nye måder at diagnosticere sygdom, identificere mennesker i fare for sygdom og dirigere ressourcer. I teorien kunne læger og sygeplejersker blive placeret responsivt på afdelinger, ligesom Uber-chauffører tager til steder med den største efterspørgsel på bestemte tidspunkter af dagen. Men flytningen vil også udløse bekymringer om privatlivets fred, cybersikkerhed og den faglige rolle i sundhedspersonalet.

[the_ad id = "11018"]

Det første projekt vil fokusere på at forbedre hospitalets ulykkes- og akuttafdeling, som ligesom mange hospitaler ikke opfylder regeringens ventetidsmål.

”Vores præstationer i år er ikke langt fra den fire timers ventetid, hvilket ikke reflekterer over vores medarbejders engagement og engagement,” sagde prof. Marcel Levi, UCLHs administrerende direktør. "[Det er] en indikator for nogle af de andre ting i hele kæden vedrørende strømmen af ​​akutte patienter ind og ud af hospitalet, der er forkert."

I marts kun 76.4% af patienter, der har behov for akut pleje blev behandlet inden for fire timer på A&E-enheder på hospitalet i England i marts - den laveste andel siden registreringer begyndte i 2010.

Ved hjælp af data hentet fra tusinder af præsentationer kan en maskinlæringsalgoritme for eksempel indikere, om en patient med mavesmerter sandsynligvis lider af et alvorligt problem, som tarmperforering eller en systemisk infektion, og hurtigt sporer de patienter, der forhindrer deres betingelse fra at blive kritisk.

”Maskiner vil aldrig erstatte læger, men brugen af ​​data, ekspertise og teknologi kan radikalt ændre, hvordan vi administrerer vores tjenester - til det bedre,” sagde Levi.

Et andet projekt, der allerede er i gang, sigter mod at identificere patienter, der sandsynligvis ikke vil deltage i aftaler. En konsulentneurolog på hospitalet, Parashkev Nachev, har brugt data, herunder faktorer som alder, adresse og vejrforhold for at forudsige med 85% nøjagtighed, om en patient dukker op til poliklinikker og MR-scanninger.

Læs hele historien her ...

Deltag i vores mailingliste!


Tilmeld
Underretning af
gæst
1 Kommentar
Ældste
Nyeste Mest afstemt
Inline feedbacks
Se alle kommentarer