Pentru a evalua cât de grav rănită este o persoană, trebuie să se cântărească rapid o mulţime de parametri diferiţi. Dacă profesioniştii din domeniul sănătăţii ar putea fi sprijiniţi de un instrument de inteligenţă artificială (AI) în luarea unor decizii rapide care pot fi critice pentru viaţa pacientului, s-ar putea salva mai multe vieţi, demonstrează cercetări recente efectuate de oameni de ştiinţă de la mai multe universităţi suedeze.
Într-un studiu publicat recent în revista BMC Medical Informatics and Decision Making, echipa de la Universitatea Tehnologică Chalmers, împreună cu Universităţile din Göteborg şi Borås a dezvoltat cinci modele matematice diferite pe baza datelor adulţilor care au intrat în contact cu serviciile de ambulanţă între 2013 şi 2020.
Aceste date provin din peste 47.000 de evenimente reale, preluate din Registrul suedez de traume, care a arătat, de asemenea, unde fuseseră transportate persoanele respective.
Punând în balanţă o serie de variabile complexe, cum ar fi frecvenţa respiratorie, tipul de leziuni, tensiunea arterială, vârsta şi sexul, s-a dovedit că toate modelele AI au avut performanţe mai bune decât rezultatul clinic - în privinţa deciziilor de transport luate de personalul ambulanţei în momentul incidentului.
S-a dovedit că 40% dintre pacienţii grav răniţi nu au fost trimişi direct la un spital universitar, sau de urgenţă.
În acelaşi timp, 45% dintre răniţii care nu au fost grav răniţi au fost trimişi în spitale universitare în mod inutil, deoarece leziunile lor ar fi putut fi tratate într-un spital obişnuit.
În Suedia, spitalele Universitare sunt dotate pentru a putea interveni în cazul oricărui tip de leziune.
„Personalul de ambulanţă se confruntă în mod constant cu decizii dificile şi rapide. Speranţa noastră este că un sistem mai obiectiv de sprijinire a deciziilor va putea funcţiona ca un ajutor în plus care să-i facă pe membrii personalului să vadă conexiuni mai complexe şi să se gândească de două ori în cazurile în care leziunile pot fi dificil de perceput sau de evaluat", scriu cercetătorii suedezi.
Ca exemplu, echipa menţionează faptul că persoanele mai tinere - care sunt adesea implicate în accidente de circulaţie - sunt adesea considerate ca fiind mai grav rănite decât sunt.
Pe de altă parte; persoanele în vârstă, care sunt implicate în evenimente precum accidentele provocate prin cădere, sunt adesea evaluate ca fiind uşor rănite - în ciuda faptului că starea lor se poate înrăutăţi brusc punând viaţa în pericol, din cauza unor consecinţe precum hemoragia internă.
Mai multe etape înainte ca tehnologia să poată fi pusă în funcţiune
Deşi modelele matematice arată că multe vieţi omeneşti ar putea fi salvate, mai este încă un drum lung de parcurs până când personalul de pe ambulanţă va putea utiliza această tehnologie.
O etapă cheie este găsirea unor metode de introducere rapidă şi uşoară a tuturor informaţiilor în instrumentul de inteligenţă artificială pentru ca serviciul de ambulamţă să poată interacţiona cu utilizatorii într-un mod corespunzător.
„De exemplu, s-ar putea vorbi cu instrumentul AI pentru a avea ambele mâini libere? Cum pot fi folosite rutinele şi protocoalele existente pentru a lucra împreună cu AI şi cum pot fi actualizate sfaturile adresate personalului atunci când se adaugă date noi? Trebuie să testăm şi să ţinem cont de aceste lucruri atunci când vom continua cu mai multe studii şi prototipuri", scriu cercetătorii.
Înainte ca serviciile de inteligenţă artificială să poată face parte din viaţa de zi cu zi a personalului de pe ambulanţă, sunt necesare, de asemenea, teste clinice la scară largă, în timp.
„Este nevoie de timp şi există, de asemenea, o teamă faţă de AI. Pot exista consecinţe grave dacă lucrurile merg prost. Tot ceea ce urmează să fie introdus în sistemul de sănătate trebuie validat. În acelaşi timp, ştim că unele dintre metodele utilizate în prezent nu sunt întotdeauna cele mai bune", spune unul dintre autorii studiului Stefan Candefjord, profesor asociat la Departamentul de Inginerie Electrică de la Chalmers.
Potrivit acestuia, când vine vorba de serviciul de îngrijire al ambulanţelor, nu există prea multe cercetări în domeniul.
Se speră că modelele matematice nou dezvoltate vor putea contribui ca un sprijin adaptat la mediul de lucru oferind, pe termen lung, o îngrijire mai echitabilă.
