इस वर्ष HIMSS सम्मेलन, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और HOLETHERCARE SETTINGS में इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है, में इस वर्ष एक बार फिर एक गर्म विषय है। एक पैनल सत्र में हकदार रियल-टाइम एनालिटिक्स मॉनिटरिंग प्लेटफॉर्म: एक्शन में प्रयोग करने योग्य एआईतीन डेटा वैज्ञानिकों ने रैंप नामक एक उपकरण प्रस्तुत किया, जो यूवीए हेल्थ में चिकित्सकों के लिए बनाया गया था।
वैलेन्टिना बालजैक, पीएचडी, वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक, ने दर्शकों को सूचित किया कि जो उनके मेडिकल हेल्थ सिस्टम को अलग करता है, वह डेटा साइंस टीम है जिसमें विभिन्न प्रकार की पृष्ठभूमि और विषय शामिल हैं। “जब हमने हेल्थकेयर में एआई का उपयोग करने के बारे में सोचना शुरू किया, तो इसके केवल एक रूप पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, जनरेटिव एआई, हमने यह सोचना शुरू कर दिया कि एआई वास्तव में क्या है। इसकी परिभाषा के अनुसार, यह मशीन मानव व्यवहार की क्षमता है, जैसे कि पैटर्न को पहचानना या समस्याओं को हल करना। ”
बालजैक ने कहा कि चिकित्सक और चिकित्सक शुरुआती चेतावनी स्कोर से परिचित हैं। प्रारंभिक चेतावनी स्कोर (ईडब्ल्यूएस) ऐसे उपकरण हैं जो उन रोगियों की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण संकेतों का उपयोग करते हैं जो बिगड़ रहे हो सकते हैं। डेटा वैज्ञानिकों की टीम एक मॉडल के साथ खेलती है जो लगभग 9 प्रतिशत बिगड़ने पर कब्जा कर लेती है। वे इन मॉडलों को अपनाने के लिए चिकित्सकों को प्राप्त करना चाहते थे। चिकित्सकों की सगाई के साथ, टीम विश्वसनीय भविष्यवाणियां करने में सक्षम थी।
बालजैक ने बताया कि डेटा विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जा रहा है। “हम एक मरीज के चार्ट में परिवर्तन के पांच से दस मिनट के भीतर अपने परिणाम देने में सक्षम हैं। “हम रोगी की देखभाल पर सीधा प्रभाव डालते हैं।”
“हमारे ईएचआर (इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य प्रणाली) के साथ हमारे एकीकरण के अलावा, हमारे पास ओपन-सोर्स तकनीक है,” मार्गोट बोजिंग, पीएचडी। “हमारे डेटा का अधिकांश हिस्सा एपीआई के माध्यम से सीधे ईएचआर से बाहर आ रहा है जो वे विभिन्न रोगियों तक पहुंचने के लिए प्रदान करते हैं।” “ईएचआर के बाहर होने के कारण हमें अतिरिक्त बाहरी डेटा स्रोतों को जोड़ने का लचीलापन भी मिलता है।”
“संभवतः इस परियोजना का सबसे तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण हिस्सा इन डेटा स्रोतों को स्थापित और एकीकृत कर रहा था, विशेष रूप से शुरुआत में, हमारे ईएचआर सेटअप से हमारा संबंध प्राप्त कर रहा था,” Bjoring ने समझाया। “हमारी प्रदाता टीमों के लिए, हमारे पास टीम के उन रोगियों में से प्रत्येक के लिए वर्तमान मॉडल स्कोर के साथ उनके रोगियों की एक सूची है … यह कार्यभार प्रबंधन के लिए भी उपयोगी है।”
माइकल वैन डेन बॉस, पीएचडी, ने कहा, “सबसे बड़ी बात जो मैं इंगित करना चाहता हूं, वह यह है कि यह केवल एक आला आवेदन नहीं है जिसे हमने अस्पताल में एक विभाग या एक इकाई के लिए विकसित किया है।” “यह हमारे पूरे अस्पताल में उपयोग किया जाता है…। हम इसे ICU में तीव्र देखभाल इकाइयों में उपयोग करते हैं। हम इसका उपयोग अपनी नवजात आबादी के लिए, बाल रोग के लिए और वयस्क आबादी के लिए करते हैं। और यद्यपि अभी हम ज्यादातर इसे चिकित्सा विशिष्टताओं पर लागू कर रहे हैं, हम भी सर्जिकल विशिष्टताओं के लिए भी इसका विस्तार करने की प्रक्रिया में हैं। ”
शुरुआती चेतावनी और अलर्ट के साथ, वैन डेन बॉश ने हाइलाइट किया, लक्ष्य के रूप में हम जितना हो सके हस्तक्षेप करना है।
