Nosive kamere omogućavaju veštačkoj inteligenciji da detektuje greške u administriranju lekova

Foto: Pixabay

Istraživači kažu da su razvili prvu nosivu kameru koja pomoću veštačke inteligencije (AI) detektuje potencijalne greške u administriranju lekova. Video-sistem je prepoznao i identifikovao, vrlo uspešno, koji lekovi se koriste u užurbanom kliničkom okruženju. Veštačka inteligencija je postigla senzitivitet od 99,6% i specificitet od 98,8% u detekciji uzimanja pogrešnih lekova.

Ovaj sistem bi mogao postati bitna bezbednosna mera, naročito u operacionim salama, odeljenjima intenzivne nege i urgentne medicine, kaže dr Keli Majkelsen, prof. anesteziologije i medicine bola u Medicinskoj školi Vašingtonskog univerziteta.

Preporučujemo

Čak ni ljudi ne mogu da ostvare uspeh od 100%. Anketiranje više od 100 anesteziologa je pokazalo da većina želi da sistem bude uspešniji od 95%, što je cilj koji je postignut.

Greške u administriranju lekova su najčešći ozbiljni incidenti prilikom anestezije, i najuobičajeniji uzrok ozbiljnih medicinskih grešaka u intenzivnoj nezi.

Ako posmatramo širu sliku, procenjuje se da je 5-10% svih administriranih lekova povezano sa greškama. Procena je da nepovoljni događaji povezani sa medikacijom putem injekcija pogađaju 1,2 miliona pacijenata godišnje uz troškove od 5,1 milijardu dolara.

Greške sa špricevima i bočicama najčešće se dešavaju prilikom intravenskih injekcija kad lekar mora da prebaci lek iz bočice u špric. Oko 20% grešaka su uzimanje pogrešne bočice ili pogrešno označen špric. Još 20% grešaka se događa kad je lek označen ispravno, ali administriran pogrešno.

Bezbednosne mere, kao što je bar-kod sistem koji brzo očitava i potvrđuje sadržaj bočice, štite od takvih nezgoda. Međutim, lekari ponekad mogu da zaborave tu proveru tokom veoma napetih situacija pošto je to dodatni korak u radu.

Cilj istraživača je bila izgradnja modela dubokog učenja koji je, udružen sa kamerom, dovoljno sofisticiran da prepozna sadržaj cilindričnih bočica i špriceva, i da primereno upozori pre nego što lek uđe i pacijenta.

Treniranje modela je trajalo mesecima. Korišćeni su snimci 418 postupanja sa lekovima 13 anesteziologa u operacionim salama sa različitim postavkama i osvetljenjima. Sistem ne čita direktno oznake na bočicama, već skenira druge vizuelne pokazatelje: veličinu i oblik bočice i šprica, boju zatvarača bočice, veličinu etikete.

Proces je bio težak pošto osoba u operacionoj sali drži špric i bočicu i ne vidite ih potpuno. Neka slova na tim predmetima su pokrivena šakama, a šake se kreću brzo, ne poziraju za kameru.

Osim toga, komjuterski model je morao da se fokusira na medikamente u prednjem planu i da zanemari bočice i špriceve u pozadini. AI detektuje špric koji lekar uzima, a ne onaj koji leži na stolu.

Ovaj rad pokazuje da AI i duboko učenje imaju potencijal za poboljšanje bezbednosti i efikasnosti mnogih zdravstvenih praksi. Istraživači tek počinju da ispituju taj potencijal.

(Telegraf Nauka/EurekAlert)