John Wiederspan, en sjuksköterskeanestesiolog vid UW Medicine i Seattle, är mycket medveten om hur misstag kan inträffa i den högt pressade operationsmiljön, särskilt under nödsituationer när adrenalin och brådska leder till att läkemedel ges snabbt. Trots pågående insatser för patientsäkerhet kvarstår medicineringsfel ofta, och påverkar minst 1 av 20 patienter, med omkring 1, 3 miljoner skador och ett dödsfall varje dag i USA enligt Världshälsomyndigheten. Medicineringsfel involverar ofta att fel läkemedel eller fel doser ges. Sjukhus har infört skyddsåtgärder som färgkodade etiketter och streckkodsläsare för att minska misstag, men fel fortsätter att inträffa. Dr. Kelly Michaelsen, en anestesiolog och ingenjör vid UW Medicine och University of Washington, nämnde att 90 % av anestesiologerna erkänner att de någon gång gjort medicineringsfel under sin karriär. Hon såg AI som ett stöd genom att fungera som ett andra öga för att upptäcka fel i realtid, eftersom ungefär 99 % av de läkemedel som används tillhör en begränsad grupp på 10-20 läkemedel. Hennes fokus låg på vialswap-fel, som står för omkring 20 % av medicineringsfel, vilket sker när fel vial eller sprutetikett leder till att patienter injiceras med felaktiga läkemedel. Ett tragiskt exempel är en 75-årig kvinna vid Vanderbilt University Medical Center som dog efter att ha fått ett förlamande läkemedel istället för ett lugnande. För att förebygga sådana fel utvecklade Michaelsen AI-drivna “smart glasses” med kamera integrerad i skyddsglasögon som används under operationer. Detta system scanner, läser av och jämför etiketter på vials och sprutor, och varnar kliniker om fel matchning upptäcks. Att bygga och träna AI:n tog över tre år, inklusive att få godkännanden för att använda inspelad video av medicinförberedelser och simulerade felscenarier för träning, på grund av etiska restriktioner mot att medvetet göra fel på riktiga patienter. AI:n visade en noggrannhet på 99, 6 % i att upptäcka vialswap-fel.

Nästa steg är att bestämma hur varningarna bäst ska levereras, med hörbara varningar som föredrag, beroende på FDA:s godkännande. Studien finansierades oberoende. Wiederspan, som har testat enheten, är optimistisk om dess potential att förbättra patientsäkerheten, men noterar att dagens Gopro-liknande headset är skrymmande, och att en mindre formfaktor skulle öka användningen. Patientförespråkare som Dr. Dan Cole vid UCLA Health och Melissa Sheldrick, som förlorade sin son i ett medicineringsfel, stöttar AI:s löften men varnar för att teknologin ensamt inte kan förhindra alla misstag. Sheldrick påpekar att fel ofta beror på flera faktorer som dålig kommunikation och splittrade sjukhussystem, och att teknologin bör ses som ett stödjande lager snarare än en ofelbar lösning. Experter understryker att traditionella insatser som att öka vaksamheten eller använda checklistor ofta tillför kognitiv belastning till redan överbelastade kliniker och har begränsad effekt. Dr. Nicholas Cordella från Boston University påpekar att AI-utrustade kameror ger passiv övervakning utan att öka klinikernas arbetsbörda, vilket kan förbättra säkerheten i hektiska miljöer som operations- och akutmottagningar. Framöver siktar Michaelsen på att utöka AI:ns kapacitet att mäta läkemedelsvolymer i sprutor för att förhindra doseringsfel, särskilt viktigt inom pediatrin där patientstorlekar varierar mycket och utspädning av mediciner är vanligt. Wiederspan ser också framför sig att teknologin kan anpassas för användning i akutmottagningar och på sjukhusavdelningar för att hjälpa till med munmedicinering, vilket innebär att hanteringen av många läkemedel per patient. Men en bredare implementering av AI i sjukhusmiljöer väcker viktiga integritets- och datasäkerhetsfrågor, särskilt med enheter som kan fånga patienters ansikten eller känslig information. Michaelsen försäkrar att deras system endast skannar sprutetiketter och inte lagrar personlig data. Cordella understryker behovet av tydliga standarder, transparens och övervakning för att hantera integritetsrisker, och varnar för att kliniker kan bli alltför beroende av AI, vilket kan leda till minskad vaksamhet och försummelse av traditionella säkerhetsrutiner. Sammanfattningsvis visar AI-driven bärbar teknik lovande potential att minska medicineringsfel i komplexa kliniska miljöer, komplettera befintliga säkerhetsåtgärder och stödja vårdgivare att förbättra patientresultat, samtidigt som den understryker vikten av etiska, praktiska och dataskyddsmässiga aspekter.