Autonominės vaistinės: ar AI ir vaistai yra geras derinys?

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Lapkritis 8, 2023

Įžvalgos santrauka

Vaistinės vis dažniau naudoja dirbtinį intelektą (AI), siekdamos automatizuoti tokias užduotis kaip tablečių skaičiavimas ir atsargų valdymas, todėl vaistininkai gali sutelkti dėmesį į pacientų priežiūrą ir sumažinti gydymo klaidas. Susirūpinimas dėl reguliavimo ir kibernetinio saugumo didėja kartu su šiais pasiekimais, todėl reikia sukurti AI rizikos paketus ir duomenų saugos sprendimus. Automatizavimas vaistinėse taip pat atveria kelią naujoms sveikatos programoms, daiktų internetui (IoT) sveikatos priežiūros srityje ir vaistininkų perėjimui prie labiau į pacientus orientuotos priežiūros.

Autonominių vaistinių kontekstas

Rankinių užduočių automatizavimas yra vienas iš pagrindinių būdų, kaip vaistinės naudoja dirbtinį intelektą (AI), įskaitant tablečių ar kapsulių skaičiavimą, sudėtį, atsargų valdymą ir susisiekimą su gydytojais dėl papildymo ar paaiškinimų. Užduočių automatizavimas leidžia vaistininkams sutelkti dėmesį į kitą darbą, pavyzdžiui, nustatyti galimai pavojingą vaistų sąveiką; tai ypač svarbu, nes Jungtinėse Valstijose dėl gydymo klaidų kasmet miršta nuo 7,000 9,000 iki 40 XNUMX asmenų. Be to, emocinių ir fizinių traumų, sukeltų dėl gydymo klaidų, kaina kasmet viršija XNUMX milijardų JAV dolerių. 

Anglijos Sveikatos ir socialinės priežiūros departamento paskelbtoje ataskaitoje apskaičiuota, kad 237 m. buvo 2018 mln. gydymo klaidų. Net jei 72 procentai gali turėti mažai žalos arba visai nėra, šis skaičius vis dar kelia nerimą. Ataskaitoje teigiama, kad dėl nepageidaujamų reakcijų į vaistus labai dažnai pasitaiko gydymo klaidų, dėl kurių Jungtinėje Karalystėje kasmet miršta 712 žmonių. Būtinas ypatingas tikslumas, kad būtų užtikrintas pacientų saugumas, kurį galima pasiekti naudojant savarankiškai besimokančius įrenginius. 

Dirbtinio intelekto įrankiai ir automatika gali padėti vaistininkams priimti sprendimus. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti nustatyti duomenų šablonus, kurių žmonės gali neaptikti. Duomenų nustatymas ir analizė gali padėti vaistininkams priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl vaistų skyrimo ir pastebėti galimas vaistų platinimo problemas.

Trikdantis poveikis

Daugelis technologijų įmonių kuria automatizavimo sprendimus vaistinėms ir sveikatos centrams. Pavyzdžiui, Izraelyje įsikūrusi „MedAware“ naudoja didelių duomenų analizę ir mašininį mokymąsi, kad išskaidytų tūkstančius elektroninių medicinos įrašų (EMR), kad suprastų, kaip gydytojai elgiasi su pacientais realiose situacijose. „MedAware“ pažymi neįprastus receptus kaip galimą klaidą, todėl gydytojas dar kartą patikrina, ar naujas vaistas neatitinka įprasto gydymo modelio. Kitas pavyzdys – JAV įsikūrusi „MedEye“ – vaistų saugos sistema, kuri naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų slaugytojams išvengti vaistų klaidų. Sistema naudoja tablečių ir kapsulių skaitytuvus ir kameras, kad nustatytų kitus vaistus. Programinė įranga palygina vaistus su ligoninių informacinėmis sistemomis, kad užtikrintų tikslumą.

Tuo tarpu biotechnologijų įmonė „PerceptiMed“ taiko AI, kad patikrintų vaistus išdavimo ir vartojimo metu. Ši technologija sumažina gydymo klaidas, kartu padidindama pacientų saugumą ir pasitenkinimą, nes realiu laiku nustato kiekvieno vaisto dozę ir užtikrina pristatymą tinkamam pacientui. Automatizavimas leidžia sveikatos priežiūros įstaigoms ir vaistinėms subalansuoti ir paskirstyti darbo krūvius išlaikant atitiktį, laikymąsi ir efektyvumą. 

Autonominių vaistinių pasekmės

Platesnės autonominių vaistinių pasekmės gali apimti: 

• Sveikatos departamentai kuria taisykles, kas bus atsakingas už AI riziką ir atsakomybę už klaidingas diagnozes ir gydymo klaidas. 
• Draudimo teikėjai, kuriantys dirbtinio intelekto rizikos paketus sveikatos priežiūros įstaigoms naudojant automatizavimą.
• Kibernetinio saugumo įmonės, kuriančios vaistinių sveikatos duomenų saugos sprendimus. 
• Daugiau išmaniųjų telefonų programų gali padėti pacientams sekti ir palyginti savo vaistus ir receptus. 
• Vis dažniau naudojamas daiktų internetas (IoT) prijungiant skaitytuvus, kameras ir jutiklius, kad būtų užtikrinta tiksli diagnozė ir receptai.
• Vaistininkai daugiausia dėmesio skiria į pacientą orientuotai priežiūrai, nes aparatai valdo vaistų platinimą ir nukreipimą.

Klausimai komentuoti

• Kaip dar, jūsų nuomone, automatizavimas gali pakeisti vaistines?
• Kokios galimos peržiūros siekiant užtikrinti, kad vaistinių automatizavimas veiktų tinkamai? 
• Kas kaltas dėl AI ir automatizavimo gedimo sveikatos priežiūros įstaigoje?