مستشفى أوهايو يختبر أداة AI لتنبؤ التسمم الشديد (Sepsis)
اختبرت شبكة Summa Health بأوهايو أداة AI لتنبؤ تِسمم الدم (Sepsis)، وأظهرت التجربة مدى تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المستشفيات المجتمعية.
تفاصيل الخبر
أجرت شبكة Summa Health في أكورن بأوهايو (أربعة أقسام طوارئ) تجربة منذ 2021 لاختبار الأداة المساعدة في التنبؤ بـ Sepsis Watch، التي تنبّه للأطباء بحالات التهاب الدم.
تجربتهم توضح عدة تحديات:
- النظام القديم يولّد ما يصل إلى 80,000 تنبيه شهريًا، معظمها غير دقيق، فتجاهلها أصبح شائعًا.
- الأطباء لم يعرفوا أي تنبيه يستحق المتابعة وسط هذا الكم.
- هذا الوضع “يذيب” فاعلية النظام بدلاً من مساعدته، وكاد يقلل الثقة كليًا .
النقاط الرئيسية:
- ضوضاء التنبيهات العالية تحد من إمكانية استخدام أداة الذكاء الاصطناعي.
- الحاجة لتحسين دقة التنبيهات دون إغراق الطواقم الطبية.
- بيئة المستشفى المجتمعي تختلف عن البيئة الأكاديمية: موارد أقل وزخم أكبر في العمل.
- الأداة يجب أن تُبنى مع قابلية الضبط لتناسب أنظمة العمل الفعلية.
الأهداف المستقبلية
من التجربة يتضح أن Summa Health تهدف إلى:
- تقليل “ضجيج” التنبيهات: وذلك بزيادة دقة تنبيهات Sepsis عبر ذكاء صناعي مدروس.
- رفع قابلية الاستخدام: عبر التخصيص حسب السياق الواقعي داخل أقسام الطوارئ.
- بناء ثقة الطواقم الطبية: عبر تقديم تنبيهات مفيدة وقابلة للتطبيق العملي.
- نشر التجربة على نطاق أوسع: لتعميم الأساليب والأدوات التي أثبتت نجاحها في بيئات مشابهة.
تُظهر تجربة Summa Health أبعاد التحديات والفرص عند تطبيق الذكاء الاصطناعي بالمستشفيات المجتمعية. ما لم تُقلّل ضجيج التنبيهات، فإن التقنية ستظل حبيسة الأدراج، رغم إمكاناتها الكبيرة.
