Citiți versiunea integrală a Ziarului de Sănătate, numărul 31

Un model de învățare profundă a identificat cu mare acuratețe conținutul fiolelor și al seringilor, confirmând dacă medicamentele folosite au fost corecte.

În timpul testelor, sistemul video a recunoscut și a identificat, cu un grad ridicat de acuratețe, medicamentele care erau folosite în medii clinice aglomerate. AI a obținut o sensibilitate de 99,6% și o specificitate de 98,8% la detectarea erorilor de înlocuire a fiolelor.

Constatările au fost raportate în  revista npj Digital Medicine.

Sistemul de camere cu inteligență artificială a fost dezvoltat și testat la Universitatea Washington (UW).

Acesta ar putea deveni o măsură de siguranță esențială, în special în sălile de operație, în unitățile de terapie intensivă și în medicina de urgență, spune unul dintre autorii principali ai studiului, dr. Kelly Michaelsen, profesor de Anesteziologie și Medicina durerii la Facultatea de Medicină a Universității Washington.

„Gândul de a putea ajuta pacienții în timp real sau de a preveni o eroare de medicație înainte ca aceasta să se producă este foarte îmbucurător”, a declarat dr. Kelly Michaelsen.

„Se poate spera la o performanță de 100%, dar nici măcar oamenii nu pot realiza acest lucru. Într-un sondaj efectuat pe mai mult de 100 de furnizori de anestezie, majoritatea au dorit ca sistemul să fie mai precis de 95%, ceea ce este un obiectiv pe care l-am atins”, a precizat ea.

Erorile de administrare a medicamentelor sunt cele mai frecvent raportate incidente critice în anestezie și cea mai frecventă cauză a erorilor medicale grave în terapia intensivă.

În ansamblu, se estimează că între 5% și 10% din toate medicamentele administrate sunt asociate cu erori. Se estimează că evenimentele adverse asociate cu medicamentele injectabile afectează anual 1,2 milioane de pacienți, cu un cost de 5,1 miliarde de dolari.

Erorile de înlocuire a seringii și a fiolei apar cel mai adesea în timpul injecțiilor intravenoase în care un clinician trebuie să transfere medicamentul de la flacon la seringă și apoi la pacient.

Aproximativ 20% dintre erori sunt cele de substituție în care este selectată o fiolă greșită sau o seringă este etichetată greșit. Alte 20% din erori apar atunci când medicamentul este etichetat corect, dar administrat din greșeală.

Măsurile de siguranță, cum ar fi un sistem de coduri de bare care citește rapid și confirmă conținutul unui flacon, sunt în vigoare pentru a preveni astfel de accidente. Cu toate acestea, practicienii pot uita uneori de această verificare în situații de mare stres, deoarece reprezintă un pas suplimentar în fluxul lor de lucru.

Scopul cercetătorilor a fost de a construi un model de învățare profundă care, asociat cu o cameră GoPro, este suficient de sofisticat pentru a recunoaște conținutul fiolelor cilindrice și al seringilor și pentru a emite un avertisment corespunzător înainte ca medicamentul să fie administrat pacientului.

Dezvoltarea modelului inteligent a durat luni de zile. Cercetătorii au colectat înregistrări video 4K a 418 extrageri de medicamente efectuate de 13 medici anesteziști în săli de operație în care configurația și iluminatul variau.

Înregistrarea video a surprins medici care gestionau fiole și seringi de medicamente selectate. Aceste fragmente video au fost înregistrate ulterior și conținutul seringilor și al flacoanelor a fost indicat pentru a antrena modelul să recunoască conținutul și recipientele.

Sistemul video nu citește direct textul de pe fiecare flacon, ci scanează alte indicii vizuale: dimensiunea și forma flaconului și a seringii, culoarea capacului flaconului, dimensiunea imprimării etichetei.

„A fost o provocare deosebită, deoarece persoana din sala de operație ține în mână o seringă și un flacon și nu vezi niciunul dintre aceste obiecte complet. Unele litere (de pe seringă și flacon) sunt acoperite de mâini. Iar mâinile se mișcă rapid. Își fac treaba. Ele nu pozează pentru cameră”, a precizat dr. Shyam Gollakota, coautor al lucrării și profesor la Facultatea de Informatică și Inginerie din cadrul UW.

În plus, modelul de calcul a trebuit să fie antrenat să se concentreze asupra medicamentelor din prim-planul cadrului și să ignore fiolele și seringile din fundal.

„Inteligența artificială face toate acestea: detectează seringa specifică pe care o ridică furnizorul de asistență medicală și nu detectează o seringă care se află pe masă”, a precizat dr. Gollakota.

Aceste cercetări arată că inteligența artificială și învățarea profundă au potențialul de a îmbunătăți siguranța și eficiența într-o serie de practici medicale, iar cercetătorii abia încep să exploreze acest potențial.

Publicitate și alte recomandări video