John Wiederspan, sairaanhoitajavälineanestesiologi UW Medicinessä Seattlessä, on hyvin tietoinen siitä, kuinka virheitä voi tapahtua korkeapaineisessa operating room -ympäristössä, erityisesti hätätilanteissa, jolloin adrenaliini ja kiire johtavat kiireelliseen lääkeannosteluun. Sairaanhoidon jatkuvista turvallisuustavoitteista huolimatta lääkkeiden väärinkäytöksistä ei ole päästy eroon, ja ne vaikuttavat ainakin jokaiseen 20. potilaaseen, mikä United Statesissa aiheuttaa noin 1, 3 miljoonaa vammaa ja yhden kuolemantapauksen päivässä Maailman terveysjärjestön mukaan. Lääkkeiden väärinkäytöt liittyvät usein väärän lääkkeen tai väärän annoksen antamiseen. Sairaaloissa on otettu käyttöön turvajärjestelmiä, kuten värikoodattuja etikettejä ja viivakoodinlukijoita virheiden vähentämiseksi, mutta virheitä tapahtuu yhä. Dr. Kelly Michaelsen, anestesiologi ja insinööri UW Medicinessä ja Washingtonin yliopistossa, totesi, että 90 % anestesiologeista myöntää tehneensä lääkkeiden väärinkäytöksiä jossain vaiheessa urallaan. Hän kuuli, että tekoäly voisi auttaa toimimalla kuin toinen silmäpari virheiden havaitsemisessa reaaliajassa, sillä noin 99 % käytetyistä lääkkeistä kuuluu kymmenen–kakskymmentä lääkeaineeseen rajoittuneeseen joukkoon. Hänen huomionsa keskittyi pullojen vaihto-virheisiin, jotka aiheuttavat noin 20 % lääkevirheistä ja tapahtuvat, kun väärä pullo tai ruiskun etiketti johtaa potilaan saamaan väärää lääkettä. Traaginen esimerkki on 75-vuotiaan naisen kuolema Vanderbilt University Medical Centerissä, koska hänelle annettiin halvaannuttava lääke sedatiivin sijaan. Tällaisten virheiden ehkäisemiseksi Michaelsen kehitti tekoälypohjaisen “älylasit”, jotka on integroitu kameralla varustettuihin suojalaseihin, joita käytetään leikkausten aikana. Tämä järjestelmä skannaa, lukee ja vertailee pullojen ja ruiskujen etikettejä ja varoittaa terveydenhuollon ammattilaisia virheistä, jos ristiriitoja havaitaan. Tekoälyn rakentaminen ja kouluttaminen vei yli kolme vuotta, mukaan lukien hyväksyntien hankkimisen lääkeannostelun esiladattujen videoiden ja simuloitujen virhetilanteiden käyttämiseksi koulutuksessa, koska eettiset säädökset kieltävät tahallisen virheiden tekemisen oikeilla potilailla.

Tekoäly osoitti 99, 6 % tarkkuuden pullojen vaihto-virheiden havaitsemisessa. Seuraavaksi on päätettävä, kuinka parhaiten varoitukset toimitetaan, ja ääni- ja kuulovaroitukset ovat suosittuja, kunnes FDA:n hyväksyntä saadaan. Tutkimus rahoitettiin itsenäisesti. Wiederspan, joka on testannut laitetta, on optimistinen sen mahdollisuuksista parantaa potilasturvallisuutta, mutta huomauttaa, että nykyiset GoPro-tyyliset kuulokkeet ovat isoja, joten pienempi koko olisi parempi laitekannan laajentamisen kannalta. Potilasturvallisuuden puolestapuhujat, kuten Dr. Dan Cole UCLA Healthista ja Melissa Sheldrick, joka menetti poikansa lääkkeiden väärinkäytön vuoksi, tukevat tekoälyn lupausta mutta varoittavat, että teknologia yksin ei voi ehkäistä kaikkia virheitä. Sheldrick korostaa, että virheet johtuvat usein useista tekijöistä, kuten huonosta viestinnästä ja katkonaisista sairaalan järjestelmistä, ja teknologia tulisi nähdä tukirakenteena, ei vikasietoisen ratkaisun sijasta. Asiantuntijat korostavat, että perinteiset interventiot, kuten tarkkaavaisuuden lisääminen tai tarkistuslistojen käyttäminen, usein lisäävät kognitiivista kuormitusta jo valmiiksi ylikuormitetuille terveydenhuollon ammattilaisille ja tuottavat vain rajallisesti tulosta. Dr. Nicholas Cordella Bostonin yliopistosta huomauttaa, että tekoälypohjaiset kamerat tarjoavat passiivisen säännöllisen valvonnan ilman, että ne lisäävät työtaakkaa, mikä voi parantaa turvallisuutta kiireisissä ympäristöissä kuten leikkaus- ja päivystysosastoilla. Tulevaisuudessa Michaelsen pyrkii laajentamaan tekoälyn kykyä mitata ruiskujen lääkeannoksia ehkäistäkseen annostusvirheitä, mikä on erityisen tärkeää pediatrisessa hoidossa, jossa potilaan koko vaihtelee suuresti ja lääkkeen laimentaminen on yleistä. Wiederspan näkee myös, että tekniikkaa voitaisiin mukauttaa käytettäväksi päivystysosastoilla ja sairaalan käytävillä, esimerkiksi suun lääkkeiden annostelun avuksi, joka sisältää monien lääkkeiden hallinnan potilasta kohti. Kuitenkin tekoälyn laajempi käyttö sairaaloissa herättää tärkeitä yksityisyyteen ja tietoturvaan liittyviä kysymyksiä, erityisesti laitteiden, jotka voivat tallentaa potilaiden kasvoja tai arkaluonteisia tietoja. Michaelsen vakuuttaa, että heidän järjestelmänsä skannaa vain ruiskujen etikettejä eikä tallenna henkilökohtaisia tietoja. Cordella korostaa, että tarvitaan selkeät standardit, läpinäkyvyys ja valvonta yksityisyyden suojaamiseksi, ja varoittaa, että liiallinen riippuvuus tekoälystä voi heikentää tarkkaavaisuutta ja johtaa perinteisten turvallisuustarkastusten laiminlyöntiin. Kaiken kaikkiaan tekoälypohjainen wearable-teknologia näyttää lupaavalta vähentämään lääkevirheitä monimutkaisissa kliinisissä ympäristöissä, täydentäen nykyisiä turvallisuustoimia ja auttaen terveydenhuollon ammattilaisia parantamaan potilaiden hoitotuloksia samalla kun korostetaan eettisiä, käytännöllisiä ja yksityisyyteen liittyviä näkökulmia.