Джон Видерспан, анестезиолог-санитар в UW Medicine в Сиэтле, хорошо понимает, как могут происходить ошибки в условиях высокой напряженности операционной, особенно во время экстренных ситуаций, когда адреналин и срочность вызывают поспешное введение лекарств. Несмотря на постоянные усилия по обеспечению безопасности пациентов, медикаментные ошибки остаются распространенной проблемой: по данным Всемирной организации здравоохранения, они затрагивают как минимум одного из 20 пациентов, вызывая около 1, 3 миллиона травм и одну смерть каждый день только в США. Чаще всего ошибки связаны с неправильным выбором препарата или неправильной дозировкой. В больницах были внедрены меры предосторожности, такие как цветовые ярлыки и сканеры штрихкодов, чтобы снизить количество ошибок, но они все равно происходят. Доктор Келли Майклсен, анестезиолог и инженер в UW Medicine и Университете Вашингтона, отметила, что 90% анестезиологов признавались в совершении медикаментных ошибок в течение своей карьеры. Она предположила, что искусственный интеллект мог бы помочь, выступая в роли второго глаза для обнаружения ошибок в режиме реального времени, учитывая, что около 99% применяемых лекарств принадлежат к ограниченному набору из 10-20 препаратов. Ее внимание было сосредоточено на ошибках при замене флаконов, которые ответственны примерно за 20% ошибок с лекарствами. Такие ошибки происходят, когда неправильный ярлык на флаконе или шприце приводит к введению пациентам неправильных препаратов. Примером трагедии стала смерть 75-летней женщины в Медицинском центре Вандербильта из-за получения парализующего препарата вместо седативного. Чтобы предотвратить такие ошибки, Майклсен разработала умные очки, оснащенные искусственным интеллектом и встроенной камерой, которые надеваются на защитные очки во время операций. Эта система сканирует, считывает и сравнивает ярлыки на флаконах и шприцах, предупреждая медперсонал при обнаружении несоответствий. Создание и обучение AI заняли более трех лет, включая получение разрешений на использование заранее записанных видео с подготовкой медикаментов и симуляции ошибок для тренировки, поскольку этическое законодательство запрещает специально допускать ошибки в реальных пациентах.

AI смог с точностью 99, 6% обнаруживать ошибки при замене флаконов. Следующими шагами являются определение наиболее эффективных способов подачи предупреждений, при этом предпочтение отдаётся аудио сигналам, ожидая разрешения FDA. Исследование финансировалось независимо. Видерспан, который протестировал устройство, настроен оптимистично относительно его потенциала повышения безопасности пациентов, но отмечает, что нынешняя гарнитура в стиле GoPro слишком громоздка, и меньшие размеры сделали бы устройство более приемлемым для широкого использования. Защитники безопасности пациентов, такие как доктор Дэн Кол из UCLA Health и Мелисса Шелдрис, потерявшая сына из-за ошибки с медикаментами, поддерживают перспективы применения ИИ, одновременно предостерегая, что технологии сами по себе не могут полностью исключить ошибки. Шелдрис подчеркивает, что ошибки зачастую возникают из-за множества факторов, таких как плохая коммуникация и разобщённость систем в больнице, поэтому технологии следует рассматривать как вспомогательный слой, а не надежное решение. Эксперты подчеркивают, что традиционные меры, основанные на повышении бдительности и чек-листах, зачастую создают дополнительную когнитивную нагрузку для уже перегруженных медперсонала и оказывают лишь ограниченный эффект. Доктор Николя Корделла из Бостонского университета отмечает, что камеры с поддержкой AI обеспечивают пассивный контроль без увеличения нагрузки на медперсонал, что может повысить безопасность в условиях суматохи операционных и отделений неотложной помощи. В будущем Майклсен планирует расширить возможности искусственного интеллекта для измерения объемов препаратов в шприцах, чтобы исключить дозировочные ошибки, что особенно важно в педиатрии, где размеры пациентов значительно различаются, а разведение лекарств — обычная практика. Видерспан тоже предполагает адаптацию технологий для использования в отделениях неотложной помощи и на стадиях госпитальной терапии, где нужно управлять множеством препаратов для каждого пациента. Однако более широкое внедрение искусственного интеллекта в больницах вызывает важные вопросы приватности и безопасности данных, особенно с учетом устройств, которые могут захватывать лица пациентов или конфиденциальную информацию. Майклсен заверяет, что их система только сканирует ярлыки шприцов и не хранит личные данные. Корделла подчеркивает необходимость четких стандартов, прозрачности и постоянного мониторинга, чтобы снизить риски нарушения приватности, и предостерегает от чрезмерной зависимости медперсонала от ИИ, что может привести к снижению бдительности и игнорированию традиционных мер безопасности. В целом, носимые технологии на базе искусственного интеллекта обладают многообещающим потенциалом сокращения ошибок при приеме медикаментов в сложных клинических условиях, дополняя существующие меры безопасности и помогая медицинским работникам улучшать исходы лечения, при этом подчеркивая важность этических, практических и вопросов конфиденциальности.