Жон Вайдерспан, Сиэтлийн UW Эмнэлэгт ажилладаг тархины анестезиологийн сувилагч бөгөөд яаралтай нөхцөлд, адреналин болон яаралтай нөхцөл байдлын үед яаралтай эмчилгээний бодисыг хутгахад хэрхэн алдаж болохыг сайн мэддэг. Хамгийн өндөр даралттай эмнэлгийн орчинд алдаа гарах боломж өндөр бөгөөд өнөөг хүртэл өвчтөн хамгааллын алхмууд хийгдэж байгаа хэдий ч, эмийн алдаа төдийгүй орчны эдгээр алдаанууд хэвийн үзэгдлээр үлдэж байна. Дэлхийн Эрүүл Мэндийн Байгууллагын мэдээллээр, өдөр бүр Америкд 20 өвчтөн тутмын нэг нь ядаж нэг удаа эмийн алдаа гардаг бөгөөд өдөрт 1. 3 сая дээш гэмтэл гарч, нэг хүн нас бардаг. Эмийн алдаанууд ихэвчлэн буруу эмчилгээ эсвэл буруу тунгаар эм хэрэглэхтэй холбоотой байдаг. Эмнэлгүүд алдааг багасгахын тулд өнгө маркитай шошго, баркод уншигч зэрэг хамгаалалтууд хэрэгжүүлсэн боловч алдаа үргэлжлэн гарч байна. Уед Вэйнэх Фэйм, Вашингтоны Их сургуулийн анестезиолог ба инженер Эмч Келли Михайлсенээс 90%-иас илүү нь карьерынхаа туршид эмийн алдаа гаргаж байсан гэдгийг тэмдэглэв. Тэрбээр хиймэл оюун ухаан (AI) нь алдааг илрүүлэх хоёр дахь нүд болж, бодит цаг хугацаанд туслах боломжтой гэж үзэж байна. Эмийн нийт хэрэглэгдэхүүн дотроос 10-20 төрлийн эм хамгийн их хэрэглэгддэг бөгөөд эдгээрийн зориулалттай мэдээллээр AI ажиллах боломжтой. Түүний үндсэн чиглэл бол шил хувилах алдаа байв. Энэ нь эмийн алдааны 20%-ийг үүсгэдэг бөгөөд буруу шил эсвэл анаашийн шошготой холбоотой, үүний улмаас өвчтөнүүд буруу эмийн тарилга авдаг. Тухайлбал, Vanderbilt Их сургуулийн Эмийн төвд 75 настай эмэгтэй гадаад төрлийн эмийг уух үеэр хүнд хагалж, үхэлд хүргэжээ. Ийм алдааг урьдчилан сэргийлэхийн тулд Михайлсен AI-тэй “ухаалаг нүдний шил” бүтээсэн бөгөөд энэ систем нь камер оролцсон хамгаалалтын шилэн доторх шошгуудыг сканнердах, унших, харьцуулах боломжтой. Хэрвээ зөрүү илэрвэл амбулаторийн ажилтанд сэрэмжлүүлнэ. Энэ системийг хөгжүүлэх, сургалтанд ашиглахад гурван жил гаруй хугацаа зарцуулагдсан бөгөөд эрдэм шинжилгээний хязгаарлалттай холбоотойгоор бодит өвчтөнд туршихгүйгээр эмийн бэлтгэл, алдааны симуляци бүхий бичлэгүүдийг ашигласан. AI нь шил хувилах алдааг илрүүлэхэд 99. 6% үнэн зөв байхаар үнэлэгдсэн. Идэвхтэй ашиглалтад оруулахад хамгийн чухал асуудал бол анхааруулгын бичлэгийг яаж илүү үр дүнтэй хүргэх, жиргээнд суурилсан авиа чимээний дохио олон нийтийн зөвшилцөл, FDA-н зөвшөөрлөөр шийдвэрлэгдэхэд байна. Судалгааг тусгай санхүүжилтээр хийгдсэн. Туршилтыг хийсэн Вайдерспан системийн практик үр ашгийг харж, өвчтөн хамгааллын хувьд ихээхэн нөөц бий болох магадлал өндөр гэж найдаж байна.

Гэхдээ одоогоор байдаг “Гопро-стайл” тагнуулын титэм өвөрмөц, том хэмжээтэй тул бага хэмжээтэй, илүү хөнгөн загвар илүү их нэвтрүүлэлтийг өргөжүүлэх боломжтой гэж үзэж байна. Эмийн аюулгүй байдлын дуу хоолойг өндөрсгөж, FDA-н зөвшөөрөл авсны дараа турших хэтийн төлөв гарна. Эмч Вайдерспан төхөөрөмжийг туршиж, өвчтөнүүдийнхээ аюулгүй байдалд итгэлтэй байгаа ч, одоогийн байдлаар стандарт өндөр технологийн төхөөрөмж нь цөөнгүй асуудал үүсгэж болзошгүйг онцолсон. Жишээлбэл, Дэн Кол, UCLA Эрүүл мэндийн төвийн зөвлөх, Мелисса Шелдриск, өөрийн хүүг эмийн алдаагаар алдсан эсэхийг хэлж байна. Тэд AI-н ирээдүйд ихээхэн найдвар тавьж байгаа хэдий ч, технологи ганцаараа бүх алдааг зөвхөн мэддэггүйг сануулж байна. Шелдрискийн хэлснээр, алдаа олон шалтгаанаас үүдэлтэй, жишээлбэл, муу харилцаа, эмнэлгийн системийн бүлэглэлийн зэрэг олон хүчин зүйлээс үүддэг бөгөөд технологийг зөвхөн туслах технологоор үзэж буй нь дээр. Мэргэжилтнүүд уламжлалт арга хэмжээ, шалгуурыг хэтрүүлэн анхаарвал, энэ нь эмчилгээ хийдэг мэргэшсэн мэргэжилтнүүдийн сэтгэл зүйн дарамтыг нэмэгдүүлж, үр дүнд муутай болохыг онцолж байна. Бостоны Их сургуулийн Николож Корделла хэлэхдээ, AI-тай камернууд эмч нарт нэмэлт ачаалалгүй, зүгээр л хяналт тавих боломжийг олгож байна. Ийнхүү эмнэлгийн орчинд аюулгүй байдлыг сайжруулах арга замыг нээж байна. Ирээдүйд Михайлсен AI системийн хэмжилтийг өргөтгөн, тариалдаг шилэнд агуулагдах бодисын хэмжээ, тунг илүү нарийн тодорхойлох зорилготой байна. Ялангуяа хүүхдийн эмчилгээний үед хэмжээ маш их зөрүүтэй байж болох тул энэ систем илүү ашигтай болно. Вайдерспан мөн тэхнологийг яаралтай тусламжийн тасаг, эмнэлгийн өрөөнд амнаас авдаг эмийг илүү хялбар болгоход ашиглахыг мөрөөдөж байна. Энэ нь өвчтөн бүрийн олон төрлийн эмийг зохицуулах шаардлагатай байдаг тул. Гэхдээ AI технологий нь өвчин тусгах эсвэл эмийн мэдээллийг алдаагүйгээр хадгалах хувьд нууцлал, мэдээллийн аюулгүй байдалд асуулт өрнүүлж байна. Михайлсен систем нь зөвхөн шингэн шилний шошгыг сканнердаж, хувийн мэдээллийг хадгалахгүй гэдгийг баталж байна. Корделла тодотгон хэлэхдээ, ил тод байдал, стандарт, хяналтуудыг боловсронгуй болгох шаардлагатай бөгөөд, бас эмч нар ихээхэн найдвар тавьсан AI-ынхаа хэтэрхий ашиглалыг хязгаарлах нь зөв. Тэдгээр нь уламжлалт аюулгүй байдлын шалгуур, өгөгдлийн хамгаалалтаас зайлшгүй эрхэм байна. Ерөнхийдөө, AI-д суурилсан уг хийгдсэн технологи нь эмийн алдааг бууруулахад ихээхэн үр ашгийг үзүүлж болох бөгөөд, орчин үеийн хамгаалалтын арга хэмжээг зохицуулж, эрүүл мэндийн тусламжийн ажилчдад тулгардаг сорилтыг даван туулахад тус болно. Мөн ёс зүй, практик, нууцлалын хувьд чухал анхаарал хандуулах шаардлагатайг харуулж байна.