Dokładna diagnoza, usprawniony przepływ pracy, lepsze wyniki dla pacjentów oraz zmniejszone obciążenie administracyjne lekarzy—algorytmy medycznej jakości w kardiologii wykazują obiecujące rezultaty. Analiza EKG oparta na sztucznej inteligencji umożliwia lekarzom i menedżerom ochrony zdrowia realizację różnych priorytetowych celów. Precyzja to tylko mała część tej historii.
Szukanie nieprawidłowości w składnikach sygnałów EKG to codzienność kardiologów. Przekładanie języka elektrycznej aktywności serca zarejestrowanej w kompleksie QRS, segmentach PR i ST, interwale PR i QT oraz fali T na diagnozę zajmuje dużo czasu. Parametry chorób serca są dobrze zbadane i szczegółowo opisane w literaturze medycznej. Urządzenia EKG są szeroko stosowane w placówkach opieki zdrowotnej i, dzięki postępowi w miniaturyzacji, w rozwiązaniach telemedycznych do zdalnego monitorowania zdrowia.
Co roku rejestrowanych jest setki milionów EKG. Gdyby były one automatycznie analizowane przez systemy AI, moglibyśmy zaoszczędzić setki tysięcy godzin pracy lekarzy i podnieść kardiologię na wyższy poziom. Nauki biomedyczne nadal nie wykorzystują wszystkich możliwości oferowanych przez przechwytywanie i interpretację wykresów napięcia. Arytmie, choroby serca, zawały, kardiomiopatie i wiele innych schorzeń może być teraz diagnozowanych na dużą skalę i zapobieganych—dlatego właśnie jest dobry moment, aby zdeklasyfikować choroby serca jako jedną z głównych przyczyn śmierci.
Automatyzacja w zharmonizowanych przepływach pracy
Algorytmy uczenia maszynowego szkolone na milionach zestawów danych mają zdolność interpretacji sygnałów EKG z podobną precyzją jak lekarz. Jak wszystkie urządzenia medyczne, AI wykorzystuje także wiedzę wygenerowaną przez ludzi—dosłownie historyczne oceny dokonywane przez kardiologów—do rozpoznawania konkretnych wzorców zapisanych w danych. W tym procesie inżynierowie danych są jak nauczyciele, którzy szkolą algorytmy przy użyciu doświadczenia i wiedzy lekarzy.
Automatyzacja nie polega na nadaniu maszynom pełnej anatomii. Zamiast tego polega na wprowadzeniu nowego urządzenia do praktyki medycznej w celu zapewnienia bezpieczeństwa pacjentów, poprawy dostępu do usług diagnozy i opieki oraz podniesienia precyzji i efektywności. Dzięki drugiemu oku, czyli algorytmom AI, lekarze zyskują większą pewność, niezależnie od presji czasu czy stresu w środowisku pracy. Ten nowy workflow może być stosowany do realizacji indywidualnych celów dostawcy opieki zdrowotnej. Wcześniej, gdy występowały ograniczenia zasobowe, placówki medyczne mogły wybierać między podnoszeniem jakości a obniżaniem kosztów, zakładając, że liczba pacjentów pozostanie taka sama. Dzięki AI ten dylemat staje się przestarzały—wydaje się, że przeciwstawne cele mogą być osiągane równocześnie. Wyższa efektywność kosztowa nie wyklucza już poprawy doświadczenia pacjenta.
Istnieje wiele przykładów demonstrujących, jak szpitale wykorzystują AI do poprawy różnych wskaźników. Na przykład oddziały medycyny sercowo-naczyniowej w Mayo Clinic używają EKG prowadzonych przez AI do wykrywania nieprawidłowych rytmów serca , zanim pojawią się jakiekolwiek objawy. Systemy AI mogą odczytywać prosty test, wykrywać chorobę serca i przewidywać możliwe przyszłe problemy. Doświadczenie Mayo Clinic podkreśla, że stosowanie algorytmów może być połączone z kulturą współpracy między lekarzami, inżynierami i naukowcami [1].
Precyzja cyfrowa w wymagającym ekosystemie
Aby zapewnić zaufane i niezawodne wyniki w analizie EKG, algorytmy AI wchodzą do praktyki klinicznej w oddziałach kardiologicznych szpitali i przychodni. To tak proste, jak brzmi: pobierz dane EKG z 7 dniowego lub 24 godzinnego badania z dowolnego Holtera i załaduj je do Cardiomatics, aby uzyskać szczegółowy raport bez obciążania profesjonalistów, którzy mogą skupić się na innych zadaniach. Automatyzacja oznacza, że dane EKG Holtera stają się bardziej dostępne, nawet w rutynowych badaniach przesiewowych lub badaniach dotyczących zdrowia serca i czynników ryzyka chorób sercowo-naczyniowych. Wyniki mogą być wykorzystane do przyczynienia się do nowych postępów w medycynie i tym samym lepszego zapobiegania chorobom układu sercowo-naczyniowego. Ta perspektywa sztucznej inteligencji jako narzędzia ułatwiającego badania lub jako narzędzia do zarządzania przepływami pracy powinna być brana pod uwagę we wszystkich systemach ochrony zdrowia, szpitalach i przychodniach, a także przez każdego lekarza pracującego w tych instytucjach. To użytkownik określa cel algorytmu—zakres możliwych wyników jest o wiele szerszy niż tylko prosta interpretacja EKG dla lepszej precyzji.
„Jakość opieki” i „podróż pacjenta” są tematami nr 1 omawianymi przez decydentów politycznych. Bezpieczne, dokładne, sprawdzone, algorytmy medycznej klasy mogą poprawić sposób, w jaki opieka jest usprawniana, jakość kontrolowana i organizowana praca lekarza. Znacząca zmiana zaczyna się od innowacji na elementarnym poziomie opieki zdrowotnej. Sztuczna inteligencja jest już cennym narzędziem w praktyce klinicznej, a liczba badań potwierdzających to wzrasta.
Źródła:
[1] Mayoclinic.org
[2] Medscape.com