John Wiederspan, pielęgniarz anestezjolog w UW Medicine w Seattle, doskonale zdaje sobie sprawę, jak błędy mogą się zdarzyć w środowisku operacyjnym o dużej presji, szczególnie podczas nagłych przypadków, gdy adrenalina i pośpiech prowadzą do szybkiego podawania leków ratunkowych. Pomimo trwających działań na rzecz bezpieczeństwa pacjentów, błędy w podawaniu leków wciąż są powszechne, dotykając co najmniej 1 na 20 pacjentów, a według Światowej Organizacji Zdrowia co dnia w USA dochodzi do około 1, 3 miliona urazów i jednej śmierci z powodu błędów medycznych. Najczęstsze błędy dotyczą podania niewłaściwego leku lub niewłaściwej dawki. Szpitale wprowadziły zabezpieczenia, takie jak kolorowe etykiety i czytniki kodów kreskowych, aby ograniczyć błędy, lecz pomyłki nadal się zdarzają. Dr Kelly Michaelsen, anestezjolog i inżynier w UW Medicine oraz Uniwersytecie Waszyngtońskim, zauważyła, że 90% anestezjologów przyznaje się do popełnienia błędu w podawaniu leków w pewnym momencie swojej kariery. Wyobraziła sobie, że sztuczna inteligencja mogłaby pomóc, działając jako drugi zestaw oczu do wykrywania błędów na bieżąco, biorąc pod uwagę, że około 99% podawanych leków należy do ograniczonego zestawu 10-20 preparatów. Skupiła się na błędach wymiany fiolek, które odpowiadają za około 20% pomyłek, występujących, gdy zła etykieta na fiolce lub strzykawce powoduje, że pacjentom podaje się niewłaściwe leki. Tragiczny przykład to śmierć 75-letniej kobiety w Vanderbilt University Medical Center, która otrzymała lek paraliżujący zamiast sedatywu. Aby zapobiec takim błędom, Michaelsen opracowała inteligentne okulary z AI, zintegrowane z kamerą wsuwaną do ochronnych okularów noszonych podczas operacji. System ten skanuje, odczytuje i porównuje etykiety na fiolkach i strzykawkach, ostrzegając personel medyczny, gdy wykryje rozbieżności. Budowa i szkolenie sztucznej inteligencji zajęły ponad trzy lata, w tym uzyskanie zatwierdzeń na wykorzystanie nagranego wcześniej materiału wideo z przygotowania leków oraz symulowanych scenariuszy błędów do celów szkoleniowych, ze względu na etyczne ograniczenia dotyczące celowego popełniania błędów na rzeczywistych pacjentach.

AI wykazała dokładność 99, 6% w wykrywaniu błędów wymiany fiolek. Kolejne kroki obejmują ustalenie, jak najlepiej przekazywać ostrzeżenia, z preferencją dla alertów dźwiękowych, po uzyskaniu zgody FDA. Badanie zostało sfinansowane niezależnie. Wiederspan, który przetestował urządzenie, jest optymistycznie nastawiony co do jego potencjału poprawy bezpieczeństwa pacjentów, ale zauważa, że obecny zestaw słuchawkowy w stylu GoPro jest nieporęczny, sugerując, że mniejszy rozmiar zwiększyłby jego akceptację. Popularyzatorzy bezpieczeństwa pacjentów, tacy jak dr Dan Cole z UCLA Health oraz Melissa Sheldrick, która straciła syna z powodu błędu medycznego, wspierają obietnicę AI, jednocześnie ostrzegając, że technologia sama w sobie nie jest w stanie wyeliminować wszystkich pomyłek. Sheldrick podkreśla, że błędy często wynikają z wielu czynników, takich jak słaba komunikacja czy fragmentaryczne systemy szpitalne, i technologia powinna być traktowana jako wsparcie, a nie niezawodna ochrona. Eksperci podkreślają, że tradycyjne interwencje oparte na zwiększaniu czujności lub listach kontrolnych często obciążają psychicznie już i tak przeciążonych pracowników, a ich skuteczność jest ograniczona. Dr Nicholas Cordella z Boston University zwraca uwagę, że kamery z funkcją AI zapewniają pasywne monitorowanie bez zwiększania obciążenia personelu, co potencjalnie może poprawić bezpieczeństwo w zapracowanych środowiskach, takich jak sale operacyjne i izby przyjęć. W przyszłości Michaelsen planuje rozszerzyć możliwości AI o pomiar objętości leków w strzykawkach, aby zapobiegać pomyłkom dawkowania, co jest szczególnie istotne w pediatrii, gdzie rozmiary pacjentów znacznie się różnią, a rozcieńczanie leków jest powszechne. Wiederspan wyobraża sobie także adaptację tej technologii do szpitalnych oddziałów ratunkowych i na oddziałach, wspomagając podawanie leków doustnych, które obejmuje wiele różnych preparatów na pacjenta. Niemniej jednak, szersze wdrożenie AI w szpitalach rodzi istotne kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych, szczególnie w urządzeniach mogących rejestrować twarze pacjentów lub wrażliwe informacje. Michaelsen zapewnia, że ich system skanuje tylko etykiety na strzykawkach i nie przechowuje danych osobowych. Cordella podkreśla konieczność jasnych standardów, przejrzystości i monitorowania w celu rozwiązania zagrożeń dla prywatności i ostrzega przed nadmiernym uzależnieniem od AI przez personel, co mogłoby prowadzić do zmniejszenia czujności i zaniedbywania tradycyjnych procedur bezpieczeństwa. Podsumowując, technologia noszona zasilana sztuczną inteligencją wykazuje obiecujący potencjał w ograniczaniu błędów w podawaniu leków w skomplikowanych warunkach klinicznych, uzupełniając istniejące środki bezpieczeństwa i wspierając personel medyczny w poprawie wyników leczenia, jednocześnie podkreślając znaczenie kwestii etycznych, praktycznych i związanych z prywatnością.