UW Medicine'den hemşire anestezik John Wiederspan, yüksek basınçlı ameliyathane ortamında, özellikle adrenaline ve aciliyetin emergency ilaçların aceleyle verilmesine neden olduğu durumlarda hataların nasıl oluşabileceğinin farkındadır. Süregelen hasta güvenliği çabalarına rağmen, ilaç hataları yaygın kalmakta ve en az her 20 hastadan 1'ini etkileyerek, sadece ABD'de günde yaklaşık 1. 3 milyon yaralanma ve bir ölüm gerçekleşmektedir; Dünya Sağlık Örgütü'ne göre. İlaç hataları genellikle yanlış ilacın veya yanlış dozların verilmesini içerir. Hastaneler, renk kodlu etiketler ve barkod tarayıcılar gibi önlemler alarak hataları azaltmaya çalışsa da, hatalar devam etmektedir. UW Medicine ve Washington Üniversitesi'nden anesteziyologist ve mühendis Dr. Kelly Michaelsen, anestezi uzmanlarının %90'ının kariyerleri boyunca ilaç hatasıyla karşılaştıklarını belirtti. Yapay zekanın, gerçek zamanlı hataları tespit etmek için ikinci bir göz olarak yardımcı olabileceğini öngörüyordu; çünkü kullanılan ilaçların yaklaşık %99'u 10-20 ilaçlık sınırlı bir settendir. Odak noktası, yanlış şişe veya enjektör etiketinin hastaya yanlış ilaç verilmesine neden olan, yaklaşık %20 oranındaki vial değiştirme hatalarıydı. Tragedik bir örnek, Vanderbilt Üniversitesi Tıp Merkezi'nde 75 yaşındaki bir kadın hastanın, sedatif yerine felç edici bir ilaç almasıyla hayatını kaybetmesidir. Böyle hataları önlemek amacıyla Michaelsen, operasyonda kullanılan koruyucu gözlüklerle entegre edilmiş AI destekli “akıllı gözlükler” geliştirdi. Bu sistem, şişe ve enjektör etiketlerini tarar, okur ve karşılaştırır; uyumsuzluk tespit edilirse klinisyeni uyarır. AI'nin geliştirilmesi ve eğitilmesi üç yılı aşkın bir süre aldı; etik sınırlamalar nedeniyle, ilaç hazırlama ve simüle edilen hata senaryolarının önceden kaydedilmiş videolarının kullanımı için onaylar alındı. AI, vial değiştirme hatalarını %99. 6 doğrulukla tespit etti.

Bir sonraki adım, uyarıların en iyi nasıl iletileceğini belirlemek, FDA onayını beklerken, sesli uyarıların tercih edilmesi planlanıyor. Çalışma bağımsız finansmanla gerçekleştirildi. Test eden Wiederspan, cihazın hasta güvenliğini artırma potansiyeline inanmakta, ancak şu anki GoPro tarzı başlığın hacimli olduğunu, daha küçük bir tasarımın daha fazla benimsenmeyi sağlayacağını düşünüyor. UCLA Health'ten Dr. Dan Cole ve ilaç hatası nedeniyle oğlu hayatını kaybeden Melissa Sheldrick gibi hasta güvenliği savunucuları, AI’nin vaatlerini destekliyor, fakat tek başına teknolojinin tüm hataları önleyemeyeceğine de dikkat çekiyorlar. Sheldrick, hataların çoğunlukla zayıf iletişim ve bölük bölük hastane sistemleri gibi çeşitli faktörlerden kaynaklandığını, bu nedenle teknolojinin, güvenlikleri güçlendiren destekleyici bir katman olarak görülmesi gerektiğini vurguluyor. Uzmanlar, uyanıklığı artırmaya veya kontrol listelerine dayanmanın, zaten zor durumdaki klinik çalışanlarına ek bilişsel yük getirdiğini ve sınırlı etkinliği olduğunu belirtiyorlar. Boston Üniversitesi’nden Dr. Nicholas Cordella, AI destekli kameraların pasif izleme sağladığını ve klinisyenlerin yükünü artırmadığını, böylece ameliyat ve acil servisler gibi yoğun ortamların güvenliğinin artabileceğini söylüyor. İleriye dönük olarak, Michaelsen, yapay zekanın doz hatalarını önlemek amacıyla şırıngalardaki ilaç hacimlerini ölçme yeteneğini geliştirmeyi hedefliyor; özellikle pediatriklerde, hasta boyutlarının büyük değişiklikler gösterdiği ve ilacın seyreltilmesinin yaygın olduğu durumlarda bu oldukça kritik. Wiederspan, teknolojinin acil servislerde ve hastane katlarında, hastalarına verilen oral ilaçların yönetiminde de kullanılmasını hayal ediyor; bu, birçok ilacın hastaya göre ve sayısına göre ayarlanmasını gerektirir. Ancak, hastanelerde yapay zekanın daha geniş çapta uygulanması, özellikle hasta yüzleri veya hassas bilgileri yakalayabilecek cihazlar söz konusu olduğunda, önemli gizlilik ve veri güvenliği endişeleri doğuruyor. Michaelsen, sistemlerinin sadece enjektör etiketlerini taradığını ve kişisel verileri saklamadığını garanti ediyor. Cordella ise, gizlilik risklerini ele almak için açık standartlar, şeffaflık ve denetimlerin olması gerektiğini vurguluyor ve klinisyenlerin AI’ye aşırı derecede bağımlı hale gelmesinin, uyanıklığın azaltılmasına ve geleneksel güvenlik kontrollerinin ihmal edilmesine yol açabileceği konusunda uyarıyor. Genel olarak, yapay zekaya dayalı giyilebilir teknolojilerin, karmaşık klinik ortamlarda ilaç hatalarını azaltma konusunda umut vaat ettiği görülüyor; mevcut güvenlik önlemlerini tamamlayarak, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta sonuçlarını iyileştirmesine yardımcı oluyor ve etik, pratik ile gizlilik konularının da önemini ortaya koyuyor.