John Wiederspan, một y tá gây mê tại UW Medicine ở Seattle, hiểu rõ cách các sai sót có thể xảy ra trong môi trường phòng mổ căng thẳng cao, đặc biệt trong các trường hợp khẩn cấp khi adrenaline và sự cấp bách dẫn đến việc kê đơn thuốc cấp cứu vội vàng. Mặc dù đã có nhiều nỗ lực nhằm nâng cao an toàn cho bệnh nhân, nhưng các sai sót về thuốc vẫn phổ biến, ảnh hưởng đến ít nhất 1 trong 20 bệnh nhân, gây ra khoảng 1, 3 triệu thương tích và một ca tử vong mỗi ngày tại Mỹ, theo Tổ chức Y tế Thế giới. Các sai sót về thuốc thường liên quan đến việc tiêm sai loại thuốc hoặc sai liều lượng. Các bệnh viện đã triển khai các biện pháp phòng ngừa như nhãn dán mã màu và máy quét mã vạch để giảm thiểu sai sót, nhưng lỗi vẫn còn xảy ra. Tiến sĩ Kelly Michaelsen, một bác sĩ gây mê kiêm kỹ sư tại UW Medicine và Đại học Washington, lưu ý rằng 90% các bác sĩ gây mê thừa nhận đã mắc lỗi thuốc trong sự nghiệp của mình. Bà hình dung AI có thể hỗ trợ bằng cách như một cặp mắt thứ hai phát hiện lỗi trong thời gian thực, khi khoảng 99% thuốc sử dụng thuộc một nhóm hạn chế gồm 10-20 loại thuốc. Mục tiêu của bà là phát hiện các lỗi đổi vỉ, chiếm khoảng 20% các sai sót liên quan đến thuốc, xảy ra khi nhãn vỉ hoặc kim tiêm bị tráo khiến bệnh nhân tiêm phải loại thuốc sai. Một ví dụ bi thảm là cái chết của một phụ nữ 75 tuổi tại Trung tâm Y tế Đại học Vanderbilt vì đã nhận phải thuốc làm liệt cơ thay vì thuốc an thần. Để ngăn chặn các lỗi này, Michaelsen đã phát triển hệ thống “kính thông minh” chạy AI, tích hợp camera vào kính bảo hộ dùng trong phẫu thuật. Hệ thống này quét, đọc và so sánh nhãn trên vỉ và kim tiêm, cảnh báo các nhân viên y tế nếu phát hiện ra sự không phù hợp. Việc xây dựng và đào tạo AI mất hơn ba năm, bao gồm việc xin phép sử dụng video ghi âm sẵn về quá trình chuẩn bị thuốc và các tình huống lỗi giả lập để đào tạo, do các hạn chế về đạo đức không cho phép gây lỗi cố ý trên bệnh nhân thật.

AI đạt độ chính xác 99, 6% trong việc phát hiện lỗi đổi vỉ. Các bước tiếp theo là xác định cách tốt nhất để phát cảnh báo, với ưu tiên là cảnh báo âm thanh, chờ chấp thuận từ FDA. Nghiên cứu này được tài trợ độc lập. Wiederspan, người đã thử nghiệm thiết bị, lạc quan về triển vọng tăng cường an toàn bệnh nhân nhưng lưu ý rằng chiếc kính hình GoPro hiện tại khá cồng kềnh, đề xuất kích thước nhỏ hơn sẽ giúp tăng khả năng chấp nhận. Các nhà vận động vì an toàn bệnh nhân như Tiến sĩ Dan Cole của UCLA Health và Melissa Sheldrick, người đã mất con trai vì một lỗi thuốc, ủng hộ tiềm năng của AI nhưng cảnh báo rằng công nghệ không thể ngăn chặn mọi sai sót. Sheldrick nhấn mạnh rằng lỗi thường xuất phát từ nhiều yếu tố như giao tiếp kém và hệ thống bệnh viện rời rạc, và công nghệ nên xem là một lớp hỗ trợ thay vì giải pháp tuyệt đối. Các chuyên gia nhấn mạnh rằng các can thiệp truyền thống dựa trên tăng cường cảnh giác hoặc danh sách kiểm tra thường làm tăng gánh nặng nhận thức cho các nhân viên y tế đã quá tải và ít hiệu quả hơn. Tiến sĩ Nicholas Cordella từ Đại học Boston cho biết, các hệ thống camera tích hợp AI cung cấp khả năng giám sát thụ động mà không thêm gánh nặng cho công việc của nhân viên, có thể nâng cao an toàn trong các môi trường bận rộn như phòng mổ và phòng cấp cứu. Trong tương lai, Michaelsen hướng đến mở rộng khả năng của AI để đo thể tích thuốc trong dụng cụ tiêm nhằm ngăn chặn lỗi liều, đặc biệt là trong lĩnh vực nhi khoa, nơi kích thước bệnh nhân thay đổi lớn và việc pha loãng thuốc phổ biến. Wiederspan cũng hình dung công nghệ này sẽ được điều chỉnh để sử dụng ở các phòng cấp cứu và các khu vực trong bệnh viện nhằm hỗ trợ việc phân phối thuốc dạng uống, liên quan đến việc quản lý nhiều loại thuốc cho mỗi bệnh nhân. Tuy nhiên, việc triển khai rộng rãi AI trong bệnh viện còn đặt ra những vấn đề quan trọng về quyền riêng tư và an ninh dữ liệu, đặc biệt là với các thiết bị có thể ghi hình khuôn mặt bệnh nhân hoặc thông tin nhạy cảm. Michaelsen cam đoan rằng hệ thống của họ chỉ quét nhãn của ống tiêm và không lưu trữ dữ liệu cá nhân. Cordella nhấn mạnh cần có các tiêu chuẩn rõ ràng, minh bạch và giám sát để giải quyết các rủi ro về quyền riêng tư và cảnh báo không phụ thuộc quá nhiều vào AI, vì điều này có thể làm giảm cảnh giác và bỏ qua các kiểm tra an toàn truyền thống. Nhìn chung, công nghệ đeo thông minh chạy bằng AI hứa hẹn khả năng giảm thiểu các lỗi thuốc trong môi trường lâm sàng phức tạp, bổ sung các biện pháp an toàn hiện có và hỗ trợ các nhân viên y tế cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố đạo đức, thực tế và bảo mật.