John Wiederspan, en sykepleieranestesisykepleier ved UW Medicine i Seattle, er godt kjent med hvordan feil kan oppstå i det høyt pressede operasjonsmiljøet, spesielt under nødsituasjoner når adrenalin og hastverk fører til rushed administrasjon av nødmedisiner. Til tross for pågående innsats for pasientsikkerhet, er legemiddelfeil fortsatt vanlige, og rammer minst 1 av 20 pasienter, med omtrent 1, 3 millioner skader og ett dødsfall daglig i USA alene, ifølge Verdens helseorganisasjon. Legemiddelfeil involverer ofte administrering av feil medisin eller feil doser. Sykehus har implementert sikkerhetstiltak som fargekodede merkelapper og strekkodeskannersystemer for å redusere feil, men feil oppstår fortsatt. Dr. Kelly Michaelsen, anestesilege og ingeniør ved UW Medicine og University of Washington, påpekte at 90 % av anestesileger innrømmer å ha gjort legemiddelfeil på et eller annet tidspunkt i karrieren. Hun så for seg at AI kunne bistå ved å fungere som et ekstra sett med øyne for å oppdage feil i sanntid, ettersom rundt 99 % av medisinene som brukes tilhører et begrenset sett på 10-20 medisiner. Hennes fokus var på feil ved bytte av kanyler, som står for rundt 20 % av legemiddelfeil, og skjer når feil kanyle- eller sprøytemerke fører til at pasienter får feil medisin. Et tragisk eksempel er dødsfallet til en 75 år gammel kvinne ved Vanderbilt University Medical Center, som døde etter å ha fått et paralyserende medikament i stedet for et beroligende medikament. For å forhindre slike feil utviklet Michaelsen AI-drevet “smart eyewear” integrert med et kamera i beskyttelsesbriller under operasjoner. Dette systemet skanner, leser og sammenligner merkelapper på kanyler og sprøyter, og varsler klinikere dersom det oppdages feil. Utvikling og trening av AI-systemet tok over tre år, inkludert innhenting av godkjenninger for bruk av forhåndsinnspilt video av legemiddelforberedelser og simulerte feilsituasjoner til opplæring, på grunn av etiske restriksjoner mot å bevisst lage feil i ekte pasienter. AI-en viste 99, 6 % nøyaktighet i å oppdage feil med bytte av kanyler.

Neste steg er å finne den beste måten å formidle varsler på, med lyder som foretrukket, avventende FDA-godkjenning. Studien ble finansiert uavhengig. Wiederspan, som har testet enheten, er optimistisk med tanke på dens potensial til å forbedre pasientsikkerheten, men påpeker at dagens GoPro-stil headset er klumpete, og at en mindre formfaktor ville øke aksepten. Pasientsikkerhetsforkjempere som Dr. Dan Cole ved UCLA Health og Melissa Sheldrick, som mistet sønnen sin på grunn av en legemiddelfeil, støtter AI-loftet, men advarer om at teknologi alene ikke kan forhindre alle feil. Sheldrick understreker at feil ofte skyldes flere faktorer, som dårlig kommunikasjon og fragmenterte sykehusystemer, og at teknologi bør ses som et støttende lag, ikke en fullstendig sikkerhetsløsning. Eksperter legger vekt på at tradisjonelle tiltak, som å øke årvåkenhet eller sjekklister, ofte legger en kognitiv belastning på allerede overveldete klinikere og har begrenset effekt. Dr. Nicholas Cordella fra Boston University peker på at AI-utstyrte kameraer gir passiv overvåkning uten å legge ekstra byrde på klinikere, noe som kan forbedre sikkerheten i hektiske miljøer som operasjons- og akuttmottak. Fremover ønsker Michaelsen å utvide AI-evnen til å måle medisinvolumer i sprøyter for å forhindre doseringsfeil, noe som er spesielt kritisk innen pediatri, hvor pasientstørrelsene varierer mye og medisinering ofte må fortynnes. Wiederspan ser også for seg at teknologien kan tilpasses for bruk på akuttmottak og sykehusavdelinger for å hjelpe med utlevering av oralmedisin, som involverer administrasjon av mange ulike legemidler per pasient. Imidlertid reiser bredere implementering av AI i sykehus viktige spørsmål om personvern og datasikkerhet, spesielt med enheter som kan ta opp pasienters ansikter eller sensitiv informasjon. Michaelsen forsikrer om at systemet kun skanner sprøyteetiketter og ikke lagrer personlig data. Cordella understreker behovet for klare standarder, åpenhet og overvåkning for å håndtere personvernrisikoer, og advarer mot at klinikere blir for avhengige av AI, noe som kan redusere årvåkenheten og forsømme tradisjonelle sikkerhetssjekker. Samlet sett viser AI-drevet bærbar teknologi lovende potensial for å redusere legemiddelfeil i komplekse kliniske miljøer, som et supplement til eksisterende sikkerhetstiltak og et hjelpemiddel for helsepersonell til å forbedre pasientutfall, samtidig som den understreker viktigheten av etikk, praktiske løsninger og personvern.