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AI와 임상 의사 결정 지원 시스템의 통합이 ER에서 어떻게 도움이되는가?

포인트 오브 케어의 임상 의사 결정 지원을위한 인공 지능의 도입은 초기 단계에 있습니다. 미디어의 주목과 AI 연구의 보급에도 불구하고, 임상 현장에의 응용은 드뭅니다. 특히 응급 의료에서의 전개 모범 사례에 대한 증거는 거의 없습니다.

응급 의료는 의료의 최전선이며 AI와 임상 의사 결정 지원 예일 대학 의학부 응급 의학 부교수, 응급 부문 임상 정보 학부장, 정보학 및 데이터 과학 연구 부부장의 앤드류 테일러 씨는, 이 구명 구급 현장에서는, 케어의 제공 방법에 혁명을 일으켜, 다수의 하류 프로세스에 영향을 미칠 수 있다고 말했다. 의학의.

AI와 CDS의 조합

테일러는 이 테마에 대해 강연할 예정 HIMSS24 글로벌 컨퍼런스 & 전시회 「구급 의료에 있어서의 임상 의사 결정 지원을 위한 인공 지능의 도입」이라고 하는 타이틀의 교육 세션에서 강연했습니다.

그는 “빠르고 정확한 의사결정이 중요한 응급의료에서 AI-CDS 도구는 프로세스를 크게 합리화하고, 환자 결과를 개선하고, 자원 사용을 최적화할 수 있다”고 설명했다. . “그러나 이것은 환자의 인구통계에서 증상의 발현에 이르기까지 많은 변수를 수반하는 복잡한 환경입니다. 따라서 AI 도구의 도입은 면밀한 계획을 세우고 ED 특유의 스트레스 요인과 워크플로우 민감하게 대응해야합니다.

“HIMSS24에서의 이 세션을 통해, 트리아지, 환자의 경향, 진단, 리스크 평가 등, ED에 있어서의 AI-CDS의 다양한 응용을 검토해 나갈 것”이라고 그는 말했다. “우리는 또한 지침이 되는 철학에도 계속 초점을 맞추고 있습니다. .”

의료의 인간 요소

Taylor의 접근 방식은 기술적으로 고급이지만 의료 인적 요소와 완벽하게 통합된 AI 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다.

“임상의를 대신하는 것이 아니라 임상의를 지원하는 AI 툴을 개발하고 기술이 의료의 중심에 있는 인간 중심의 케어를 강화하는 수단이 되도록 하는 것이 중요하다”고 그는 말했다. 말했다.

세션의 참가자는 AI 애플리케이션과 워크플로우의 통합, 관계자의 참여에 대해 깊이 이해하고 돌아가야 한다고 테일러는 말합니다.

“AI 애플리케이션과 관련하여 우리의 논의는 AI-CDS가 빠르고 정확한 트리어지를 촉진하는 방법을 파악할 것입니다. 이것은 AI-CDS의 광범위한 기능의 한 측면에 불과합니다”라고 그는 설명했다. . “복잡한 환자 데이터를 신속하게 분석하면 AI 알고리즘이 환자 상태의 중증도를 정확하게 평가하고 적시에 적절한 의료 절차를 보장할 수 있습니다.

“이 고급 트리아지 프로세스 만이 장점이 아닙니다. AI-CDS는 그 유용성을 위험 평가로 확장하고, 환자 결과 예측을 지원하고, ICU에 입원 및 입원 침대에 대한 환자의 특성에 더 많은 의 정보에 근거한 의사결정에 공헌합니다”혹은 집 요양에 퇴원할까”라고 그는 계속했다.

또한 AI-CDS 시스템은 진단의 정확성을 높이는 데 도움이되지만 응급 부문의 위험한 환경에서는 매우 중요하다고 덧붙였다.

“이러한 다양한 기능을 통합함으로써 AI-CDS는 응급 부서 자원의 보다 미묘하고 효율적인 할당을 지원하고 임상 의사결정의 다면적 지원을 통해 환자 결과 개선을 촉진 “라고 Taylor는 말했다.

수락과 통합

워크플로우 통합 및 이해관계자 참여와 관련하여 AI-CDS의 성공은 기술의 첨단화뿐만 아니라 그 사용에 직접적인 영향을 받는 사람들이 이러한 시스템을 수락하고 통합할 수 있는지 여부에 달려 있다고 그는 말했다.

그는 “임상의, 의료진, 환자는 중요한 이해관계자이며, 그 통찰, 전문지식, 경험이 윤리를 의식하고 투명성이 있고 편견이 없는 AI 솔루션의 개발을 추진합니다.” 말했다. “이러한 이해관계자를 적극적으로 끌어들이면, AI 툴은 작성 가능 의료 제공의 미묘한 요구를 해결하고, 이러한 혁신이 인간 케어의 지원적인 확장 역할을 할 수 있도록 보장합니다.

“이 참여 프로세스는 기술적으로 진보하고 있을 뿐만 아니라, 배려, 프라이버시, 공평성 등 의료의 핵심 가치관과 공명하는 AI 시스템을 육성하는데 있어서 매우 중요하다”고 그는 말했다. . “이 협력적 접근을 통해 의료의 인간의 섬세한 측면을 존중하는 AI-CDS 도구를 개발할 수 있으며, 이러한 시스템은 비인간적 또는 파괴적인 세력이 아니라 임상 의사 결정에서 협력자로 인식됩니다.”

견고한 인프라

또 다른 면에서, 이 HIMSS24 세션에서 얻은 추가적인 포인트는 AI-CDS의 도입과 장기적인 이용을 위한 견고한 인프라를 확립하는 것의 중요성이라고 테일러는 밝혔다 .

“이 시스템의 효능은 기존의 임상 과정에 녹아 의사결정 경로를 복잡하게 하는 것이 아니라 강화하는 능력에 달려 있다”고 그는 말했다. 따라서 AI-CDS 도구는 사용자 경험을 최우선으로 설계하고 사용자 친화적이고 직관적이며 임상의의 사고 과정과 일치하는 실용적인 통찰력을 제공해야 합니다.

또한 AI-CDS 배포를 지원하는 인프라는 견고하고 적응력이 있으며 임상 데이터 및 의료 활동 상황의 변화에 ​​따라 진화할 수 있어야 합니다. “배포 전략에는 AI 애플리케이션 모니터링, 유지 보수 및 지속적인 개선에 매우 중요한 MLOps로 알려진 기계 학습 작업의 구현이 포함되어야합니다.”

이 프레임워크는 AI-CDS 도구가 장기간에 걸쳐 효율성, 안전성 및 관련성을 유지하고, 엄격한 데이터 보안 표준을 준수하며, 응급 의료의 동적 환경에 적응할 수 있도록 보장합니다. 그는 덧붙였다.

환자 케어 강화

“AI 도구의 수명 주기 관리를 고려한 탄력적인 인프라를 구축함으로써 이러한 시스템이 의료의 영구 자산이 되고 의료 환경의 복잡성과 시시각각 변화하는 수요를 해결하면서 환자 관리 을 지속적으로 강화할 수 있게 됩니다”라고 그는 말했다.

그는 “운용 인프라에 대한 세심한 주의와 AI-CDS 툴과 임상 워크플로우와의 공생 관계의 육성이야말로 구급 의료 현장에서의 AI의 성공과 지속 가능성을 추진하게 될 것”이라고 결론을 내렸다.

세션 “구급 의료에서의 임상 의사 결정 지원을 위한 인공 지능의 도입”은 이하에서 개최됩니다. HIMSS24 올랜도3월 12일 오후 1시 15분부터 오후 1시 45분까지 W307A호실에서.

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그에게 이메일을 보냅니다. bsiwicki@himss.org
Healthcare IT News는 HIMSS Media의 출판물입니다.

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