Джон Видерспан, анестезиолог-наставник в UW Medicine в Сиатъл, добре разбира как грешки могат да се случат в среда на висок натиск в операционната зала, особено по време на спешни случаи, когато адреналинът и сривът на времето водят до бързо администриране на спешни лекарства. Въпреки непрекъснатите усилия за безопасност на пациентите, лекарските грешки остават чести, засягащи поне 1 от 20 пациента, като в САЩ само дневно се регистрират около 1, 3 милиона наранявания и един смъртен случай, според Световната здравна организация. Грешките при медикамента често включват дадето на грешното лекарство или неправилна доза. Болниците са въведили предпазни мерки като цветни етикети и баркод скенери, за да намалят грешките, но те все още се случват. Д-р Кели Микаелсен, анестезиолог и инженер в UW Medicine и Университета на Върнън, отбеляза, че 90% от анестезиолозите признават, че са допуснали лекарски грешки в някакъв момент от кариерата си. Тя предвидила, че изкуственият интелект може да помогне, като действа като втори поглед за откриване на грешки в реално време, като се има предвид, че около 99% от използваните медикаменти принадлежат към ограничен набор от 10-20 вида. Неин фокус беше грешките при размяна на флакони, които отговорят за около 20% от лекарските грешки, случващи се когато неправилен етикет на флакон или спринцовка довежда до инжектиране на неправилно лекарство. Трагичен пример е смъртта на 75-годишна жена в Медицинския център на Вандербилт, която получила парализиращо вещество вместо успокоително. За да предотврати такива грешки, Микаелсен разработи “умни очила” с изкуствен интелект, интегрирани със камера в предпазни очила, носени по време на операции. Тази система сканира, чете и сравнява етикетите на флакони и спринцовки, като предупреждава клиницистите при несъвпадения. След над три години разработка и обучение, включително получаване на одобрения за използване на предварително записани видеа за подготовка на медикаменти и симулирани сценарии за обучение, поради етични ограничения за умишлено допускане на грешки върху реални пациенти, изкуственият интелект демонстрира 99, 6% точност при откриване на грешки при размяна на флакони.

Следващите стъпки включват определяне на най-добрия начин за предупреждение, като се предпочитат звукови сигнали, очаквайки одобрение от ФДА. Проучването бе независимо финансирано. Видерспан, който е изпробвал устройството, е оптимист за потенциала му да подобри безопасността на пациентите, но отбелязва, че сегашният стил на шлем като GoPro е тромав и смята, че по-малкият формат би увеличил приемането му. Защитници на безопасността на пациентите като д-р Дан Коле от UCLA Health и Мелиса Шелдрик, която загуби сина си заради лекарска грешка, подкрепят обещанието на изкуствения интелект, но предупреждават, че технологията сама по себе си не може да предотврати всички грешки. Шелдрик подчерта, че грешките често произтичат от множество фактори като лоша комуникация и фрагментирани болнични системи, и че технологиите трябва да се разглеждат като подкрепяща допълваща мярка, а не като гарантирана защита. Експертите подчертават, че традиционните мерки за намаляване на грешките, като увеличаване на вниманието или списъците за проверка, често добавят когнитивно натоварване към вече напрегнатите клиницисти и имат ограничена ефективност. Д-р Никълъс Кордела от Бостънския университет отбелязва, че камери с изкуствен интелект осигуряват пасивен мониторинг, без да увеличават работното натоварване на лекарите, и потенциално подобряват безопасността в хаотичните среди като операционни и спешни отделения. В бъдеще Микаелсен се стреми да разшири възможностите на изкуствения интелект за измерване на обемите на лекарства в спринцовки, за да се предотвратят дозирането грешки, особено важни в педиатрията, където размерите на пациентите се различават значително и разреждането на медикаментите е често срещано. Видерспан също си представя технологията адаптирана за използване в спешните отделения и на болничните етажи, за да помага при раздаването на перорални медикаменти, което включва управление на множество медикаменти за пациент. Обаче по-широкото прилагане на изкуствения интелект в болниците повдига важни въпроси относно поверителността и сигурността на данните, особено при устройства, които могат да заснемат лица на пациенти или чувствителна информация. Микаелсен уверява, че тяхната система сканира само етикетите на спринцовките и не съхранява лични данни. Кордела подчертава необходимостта от ясни стандарти, прозрачност и мониторинг за справяне с рисковете за поверителността и предупреждава да не се допуска клиницистите да станат прекалено зависими от изкуствения интелект, което може да намали вниманието и да доведе до пренебрегване на традиционните предпазни мерки. Общо взето, носимите устройства на базата на изкуствен интелект показват обещаващ потенциал за намаляване на лекарските грешки в сложни медицински условия, като допълнение към съществуващите мерки за безопасност и помощ на здравните специалисти за подобряване на резултатите за пациентите, като същевременно подчертават важността на етичните, практичните и защитата на личните данни аспекти.