John Wiederspan, seorang jururawat pakar anestesia di UW Medicine di Seattle, sangat memahami bagaimana kesilapan boleh berlaku dalam persekitaran bilik pembedahan yang bertekanan tinggi, terutamanya semasa kecemasan apabila adrenalin dan keperluan mendesak menyebabkan pemberian ubat kecemasan dilakukan secara tergesa-gesa. Walaupun usaha keselamatan pesakit diteruskan, kesilapan dalam pengurusan ubat masih lazim, memberi kesan kepada sekurang-kurangnya 1 dalam 20 pesakit, dengan kira-kira 1. 3 juta kecederaan dan satu kematian setiap hari di AS sahaja, menurut World Health Organization. Kesilapan ubat sering melibatkan pemberian ubat yang salah atau dos yang tidak betul. Hospital telah melaksanakan langkah-langkah keselamatan seperti label berwarna dan pengimbas kod bar untuk mengurangkan kesilapan, namun kesilapan tetap berlaku. Dr. Kelly Michaelsen, seorang pakar anestesia dan jurutera di UW Medicine dan University of Washington, menyatakan bahawa 90% ahli anestesia mengaku pernah melakukan kesilapan ubat dalam kerjaya mereka. Beliau membayangkan bahawa kecerdasan buatan (AI) boleh membantu dengan bertindak sebagai set mata kedua untuk mengesan kesilapan secara masa nyata, memandangkan kira-kira 99% ubat yang digunakan berasal daripada set terhad 10-20 jenis ubat. Fokusnya adalah pada kesilapan pertukaran vial, yang bertanggungjawab sekitar 20% daripada kesilapan ubat, yang berlaku apabila label vial atau picagari yang salah menyebabkan pesakit disuntik dengan ubat yang tidak betul. Contoh tragis adalah kematian seorang wanita berumur 75 tahun di Vanderbilt University Medical Center akibat menerima ubat kelumpuhan sebagai pengganti ubat penenang. Untuk mencegah kesilapan sebegini, Michaelsen membangunkan "kacamata pintar" berkuasa AI yang digabungkan dengan kamera dalam cermin perlindungan yang dipakai semasa pembedahan. Sistem ini akan mengimbas, membaca, dan membandingkan label pada vial dan picagari, memberi amaran kepada kakitangan perubatan jika terdapat sebarang ketidaksesuaian. Pembangunan dan latihan AI mengambil lebih tiga tahun, termasuk mendapatkan kelulusan untuk menggunakan video rakaman terlebih dahulu bagi latihan dan senario kesilapan tiruan, memandangkan larangan etika terhadap melakukan kesilapan secara sengaja kepada pesakit sebenar. AI ini menunjukkan ketepatan 99. 6% dalam mengesan kesilapan pertukaran vial.

Langkah seterusnya adalah mengenal pasti cara terbaik untuk menyampaikan amaran, dengan amaran suara yang menjadi pilihan, menunggu kelulusan FDA. Kajian ini dibiayai secara bebas. Wiederspan yang telah menguji peranti ini, optimistik terhadap potensinya untuk meningkatkan keselamatan pesakit tetapi menyatakan bahawa headset gaya GoPro yang digunakan sekarang adalah besar dan tidak selesa, mencadangkan supaya reka bentuk yang lebih kecil akan meningkatkan penerimaan pengguna. Penyokong keselamatan pesakit seperti Dr. Dan Cole dari UCLA Health dan Melissa Sheldrick, yang kehilangan anaknya akibat kesilapan ubat, menyokong janji AI tetapi mengingatkan bahawa teknologi sahaja tidak mampu mencegah semua kesilapan. Sheldrick menekankan bahawa kesilapan sering berpunca daripada pelbagai faktor seperti komunikasi yang lemah dan sistem hospital yang terpecah-belah, dan teknologi hendaklah dilihat sebagai lapisan sokongan, bukannya penyelesaian yang tidak boleh gagal. Pakar menegaskan bahawa intervensi tradisional yang bergantung kepada peningkatan pengawasan atau senarai semak sering menambah beban kognitif kepada kakitangan perubatan yang sudah tertekan dan keberkesanannya adalah terhad. Dr. Nicholas Cordella dari Boston University menunjukkan bahawa kamera berkuasa AI menyediakan pemantauan pasif tanpa menambah beban kerja kepada kakitangan, berpotensi meningkatkan keselamatan di tempat yang sibuk seperti bilik pembedahan dan kecemasan. Melihat ke hadapan, Michaelsen bertujuan untuk memperluaskan keupayaan AI untuk mengukur jumlah ubat dalam picagari bagi mengelakkan kesilapan dos, terutamanya dalam pediatrik di mana saiz pesakit berbeza secara besar-besaran dan pencairan ubat adalah biasa. Wiederspan juga membayangkan teknologi ini diadaptasi untuk digunakan di bilik kecemasan dan tingkat hospital bagi membantu pengedaran ubat oral, yang melibatkan pengurusan pelbagai ubat untuk setiap pesakit. Walau bagaimanapun, pengembangan AI yang lebih meluas di hospital menimbulkan kebimbangan berkenaan privasi dan keselamatan data, khususnya dengan peranti yang berpotensi merakam wajah pesakit atau maklumat sensitif. Michaelsen menjamin bahawa sistem mereka hanya mengimbas label picagari dan tidak menyimpan data peribadi. Cordella menekankan perlunya piawaian yang jelas, ketelusan, dan pengawasan untuk mengatasi risiko privasi dan memberi amaran agar kakitangan perubatan tidak terlalu bergantung kepada AI, yang boleh mengakibatkan pengurangan pengawasan dan pengabaian terhadap pemeriksaan keselamatan tradisional. Secara keseluruhan, teknologi pakai berkuasa AI menunjukkan potensi yang menjanjikan untuk mengurangkan kesilapan pengambilan ubat dalam persekitaran klinikal yang kompleks, melengkapi langkah-langkah keselamatan sedia ada dan membantu penyedia penjagaan kesihatan meningkatkan hasil pesakit sambil menegaskan kepentingan pertimbangan etika, praktikal, dan privasi.