Yapay zeka, İngiltere'nin Ulusal Sağlık Sistemi (NHS) üzerindeki yükü hafifletmeye yardımcı oluyor.
Özet
Doccla, yapay zeka destekli uzaktan hasta izleme teknolojisiyle NHS'nin yatak günü ve acil olmayan yatış sayılarını önemli ölçüde azaltarak verimlilik sağlamaktadır. Giyilebilir cihazlardan gelen sürekli verileri analiz eden sistem, hastaların sağlık durumlarını kriz noktasına ulaşmadan belirleyip erken müdahaleye olanak tanırken, NHS'ye de ciddi mali tasarruf imkanı sunmaktadır. Yapay zeka uygulamaları, klinisyenlerin idari yükünü hafifleterek onları destekleyici bir rol üstlenmektedir. Bununla birlikte, teknolojinin klinik ortamda geniş çapta kabul görmesi için daha fazla şeffaflığa ve başarısını kanıtlayan somut verilere ihtiyaç duyulmaktadır.
Doccla, NHS vakıflarına uzaktan hasta izleme ve sanal servis hizmetleri sunan bir şirkettir. Doccla modeli, "hem daha erken taburcu edilmeyi desteklemek hem de özellikle uzun süreli rahatsızlıkları olanlar için önlenebilir hastane yatışlarını engellemek üzere tasarlanmıştır."
NHS'nin yatak günü sayısında %61, pratisyen hekim randevularında %89 ve acil olmayan yatışlarda %39'luk bir düşüş görmesiyle, Doccla'nın etkinliğine dair halihazırda kanıtlar bulunmaktadır. Şirket, yapay zeka destekli bu yazılımın yalnızca verimliliği artırmakla kalmayıp, aynı zamanda hastane yatağı maliyetine kıyasla NHS'ye günlük yaklaşık 450 £ tasarruf sağladığını bildirmektedir. Rakamlar, bu tür bir teknolojiye harcanan her 1 £ için NHS'nin teknoloji dışı modellere kıyasla tahmini 3 £ tasarruf ettiğini göstermektedir.
Bay Macdonnell şunları söyledi: "Doccla'da, hastaları kriz noktasına ulaşmadan önce kötüleşme riski taşıyanları belirlemek için makine öğrenimini kullanıyoruz. Oksijen satürasyonu, kan basıncı ve EKG gibi klinik sınıf giyilebilir cihazlardan gelen sürekli veriler, erken uyarı işaretlerini tespit etmek için tıbbi kayıtlarla birlikte analiz ediliyor."
Elde edilen içgörüler, klinik ekiplerin daha geleneksel sistemlere kıyasla daha erken müdahale etmelerine ve daha büyük vaka yüklerini yönetmelerine olanak tanıyor. Yapay zeka, idari yükü azaltmaya yardımcı olarak klinisyenlerin zihinsel durumları üzerinde de olumlu bir etki yaratıyor olabilir. Örneğin, büyük dil modelleri (LLM'ler) klinik notları düzene sokmak ve karmaşık bilgileri hastalara daha erişilebilir bir şekilde sunmak için kullanılıyor. Yapay zekanın klinisyenlerin yerini alması değil, yalnızca onları daha etkili kılması bekleniyor, bu nedenle bunu okuyan klinisyenler rahat bir nefes alabilirler.
Bu teknolojiye duyulan klinik güven düşük seviyede kalmaya devam ediyor ve bu durum ancak şeffaflık ve başarıya dair daha fazla kanıtla artacaktır. Tahmin modelleri, gerçek dünya klinik ortamlarında geniş ölçekte kullanılmadan önce farklı hasta gruplarında doğru ve adil sonuçlar vermelidir.
Birleşik Krallık NHS'si, "Geleceğe Uygun: İngiltere için 10 Yıllık Sağlık Planı" ile bakımı hastanelerden toplum içine taşımaya çalışırken, yapay zeka bu dönüşümün ön saflarında yer alıyor. Yapay zeka destekli sağlık hizmetlerinin geleceği, hastaların daha bağımsız kalmalarını ve ihtiyaç duydukları bakımı tanıdık ortamlarda almalarını sağlamaya hazırlanıyor.
(Görsel kaynağı: Lisanslı olarak Pixabay.)
Sektör liderlerinden yapay zeka ve büyük veri hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Amsterdam, Kaliforniya ve Londra'da gerçekleşecek olan AI & Big Data Expo'ya göz atın. Kapsamlı etkinlik, TechEx'in bir parçasıdır ve diğer önde gelen teknoloji etkinlikleriyle birlikte düzenlenmektedir. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.