جون ويدرسبيان، ممرض تخدير في جامعة هوشمين في سياتل، واعٍ تمامًا بكيفية حدوث الأخطاء في بيئة غرفة العمليات ذات الضغط العالي، خاصة أثناء الطوارئ عندما يؤدي هرمون الأدرينالين والإلحاح إلى تعجيل إدارة الأدوية الطارئة. على الرغم من جهود السلامة المستمرة للمرضى، تظل أخطاء الأدوية شائعة، حيث تؤثر على ما لا يقل عن مريض من كل 20 مريضًا، مع حوالي 1. 3 مليون إصابة ووفاة واحدة يوميًا في الولايات المتحدة فقط، وفقًا لمنظمة الصحة العالمية. غالبًا ما تتعلق أخطاء الأدوية بإعطاء الدواء الخطأ أو جرعات غير صحيحة. نفذت المستشفيات إجراءات وقائية مثل ملصقات ملونة وقارئات الباركود لتقليل الأخطاء، ولكنها لا تزال مستمرة. لاحظت الدكتورة كيلي ميشيلسن، طبيبة تخدير ومهندسة في جامعة هوشمين وجامعة واشنطن، أن 90% من أطباء التخدير يعترفون بحدوث أخطاء في الأدوية في مرحلة ما من مسيرتهم المهنية. وتصورت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد من خلال العمل كنظرة ثانية لاكتشاف الأخطاء في الوقت الحقيقي، نظرًا لأن حوالي 99% من الأدوية المستخدمة تنتمي إلى مجموعة محدودة من 10-20 دواءً. كان تركيزها على أخطاء استبدال الزجاجة، التي تُسبب حوالي 20% من أخطاء الأدوية، والتي تحدث عندما يؤدي تسمية غير صحيحة للزجاجة أو الحقنة إلى حقن المرضى بأدوية غير صحيحة. ومثال مأساوي على ذلك هو وفاة امرأة تبلغ من العمر 75 عامًا في مركز فيندربيلت الطبي بسبب تلقيها دواء مفلٍّ للعضلات بدلاً من مهدئ. لمنع مثل هذه الأخطاء، طورت ميشيلسن نظارات ذكية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مدمجة بكاميرا في نظارات واقية تُرتدى أثناء العمليات. يكتشف هذا النظام ويقرأ ويقارن ملصقات الزجاجات والحقنات، وينبه الأطباء إذا تم اكتشاف تطابقات غير صحيحة. استغرق بناء وتدريب الذكاء الاصطناعي أكثر من ثلاث سنوات، بما في ذلك الحصول على تصاريح لاستخدام فيديوهات مسجلة مسبقًا لتحضير الأدوية وسيناريوهات أخطاء محاكاة للتدريب، بسبب القيود الأخلاقية التي تمنع ارتكاب أخطاء متعمدة في مرضى حقيقيين.

وأظهر الذكاء الاصطناعي دقة بلغت 99. 6% في اكتشاف أخطاء استبدال الزجاجات. الخطوات القادمة تشمل تحديد أفضل طريقة لتقديم التحذيرات، مع تفضيل التنبيهات السمعية، انتظارًا لموافقة إدارة الغذاء والدواء. تمت تمويل الدراسة بشكل مستقل. ويدرسبيان، الذي جرب الجهاز، متفائل بإمكانياته لتعزيز سلامة المرضى، لكنه يلاحظ أن النظارة الحالية على نمط GoPro تكون ضخمة، واقترح أن يُصغر حجمها لزيادة اعتمادها من قبل المستخدمين. يدعم المدافعون عن سلامة المرضى مثل الدكتور داني كول من مستشفى UCLA الصحي وميليسا شيلدريكس، التي فقدت ابنها بسبب خطأ في الأدوية، وعد الذكاء الاصطناعي واعدًا، مع التحذير من أن التكنولوجيا وحدها لا يمكنها منع جميع الأخطاء. وتؤكد شيلدريكس أن الأخطاء غالبًا ما تنجم عن عوامل متعددة مثل ضعف التواصل ونظام المستشفى المجزأ، ويجب أن يُنظر إلى التكنولوجيا كطبقة داعمة وليس كحل فاشل زائف. يسلط الخبراء الضوء على أن التدخلات التقليدية التي تعتمد على زيادة اليقظة أو قوائم الفحص غالبًا ما تزيد العبء الإدراكي على الأطباء الذين يعانون بالفعل من ضغط هائل، ولهذا فهي ذات فعالية محدودة. يشير الدكتور نيكولاس كورديلا من جامعة بوسطن إلى أن الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر مراقبة سلبية دون إضافة عبء على الأطباء، مما قد يحسن السلامة في بيئات مزدحمة مثل غرف العمليات والطوارئ. وفي المستقبل، تهدف ميشيلسن إلى توسيع قدرة الذكاء الاصطناعي لقياس حجم الأدوية في الحقنات لمنع أخطاء الجرعات، وهو أمر حاسم بشكل خاص في طب الأطفال حيث يختلف حجم المرضى بشكل كبير وتكون التخفيفات الدوائية شائعة. كما يتصور ويدرسبيان أن يتم تكييف التكنولوجيا للاستخدام في غرف الطوارئ وأروقة المستشفى لمساعدة في صرف الأدوية عن طريق الفم، الذي يتطلب إدارة العديد من الأدوية لكل مريض. ومع ذلك، فإن تطبيق أوسع للذكاء الاصطناعي في المستشفيات يثير مخاوف مهمة تتعلق بالخصوصية وأمن البيانات، خاصة مع الأجهزة التي قد تلتقط صورًا لوجوه المرضى أو معلومات حساسة. تؤكد ميشيلسن أن نظامهم يكتفي بمسح ملصقات الحقنات ولا يخزن بيانات شخصية. ويشدد كورديلا على ضرورة وجود معايير واضحة وشفافية ومراقبة لمواجهة مخاطر الخصوصية، ويحذر من اعتماد الأطباء المفرط على الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي قد يؤدي إلى تقليل اليقظة والتقاعس عن إجراءات السلامة التقليدية. بشكل عام، تُظهر التكنولوجيا القابلة للارتداء المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانيات واعدة في تقليل أخطاء الأدوية في بيئات سريرية معقدة، مكمّلة للخطوات الحالية لتعزيز السلامة وتساعد مقدمي الرعاية الصحية على تحسين نتائج المرضى، مع التأكيد على أهمية الأخلاقيات والاعتبارات العملية وخصوصية البيانات.