A mesterséges intelligencia alapú asszisztens javíthatja a betegirányítás folyamatát a Semmelweis Egyetem Sürgősségi Klinikáján.
Az egyik hazai magánklinikán nemrégiben bevezetett AI-alapú tünet- és betegségelemző rendszer után, újabb együttműködést indított a hazai egészségügy másik intézményében az osztrák-magyar orvosi technológiai startup, a XUND.
Ebben a projektben betegek bevonásával azt vizsgálják, hogyan javíthatja a mesterséges intelligencia a sürgősségi ellátás hatékonyságát és minőségét. A kísérlettől azt várják, hogy az itt megvalósuló fejlesztés alapjaiban változtathatja meg a kórházi ellátás jövőjét.
Az októbertől induló, több mint 2 évig tartó kutatásban, a klinikára a legkülönbözőbb problémákkal érkező betegek kórelőzményeinek, tüneteinek, és más egészségügyi adatoknak az együttes felhasználása zajlik.
Azt tesztelik, hogy a gépi tanuláson alapuló előrejelző modellek milyen mértékben képesek javítani az egészségügyi ellátás minőségét. A vizsgálat során tesztelik az AI-támogatott kórtörténet-értékelést, bizonyos diagnosztikai vizsgálatok szükségességét és a visszatérő látogatások előrejelzésének hatékonyságát.
Az együttműködés azért egyedi, mivel ez az első eset, hogy egy AI-ra alapuló rendszert használjanak sürgősségi osztályon, amolyan digitális belépési kapuként, és így kíséreljék meg kijelölni a későbbi beteg-utat, csökkentve az ellátási rendszer terheit és a várakozási időt.
A beteginformációk zöme ma még strukturálatlan halmaz
A sürgősségi osztályokra nehezedő fokozott terhelés korlátozza, hogy a betegek gyors és hatékony ellátást kapjanak.
“Az egészségügyi dokumentációból származó beteginformációk kinyerése kihívást jelent, mivel sokszor bonyolult és strukturálatlan szövegformátumban találhatók. A sürgősségi osztályon a mesterséges intelligencia által végzett kórtörténet-elemzés még újdonság, az eddig kipróbált rendszerek nem bizonyultak hatékonynak” – mutatott rá a problémák egyik fontos elemére Petrovics Tamás, a XUND társalapítója és ügyvezetője.
De, mit tud a XUND egészségügyi asszisztense? A rendszer automatizáltan dolgoz fel több millió orvosi publikációt. A tüneteket, személyes kockázati tényezőket és a páciensek demográfiai adatait figyelembe véve azonosítja a potenciális betegségeket.
Minden esetben a XUND orvoscsoportjának felülvizsgálatát követően, akik minőségi szempontból ellenőrzik ezeket az információkat, szakirodalmi hivatkozásokkal és gyakorlati tapasztalatokkal gazdagítják azokat.
A modell alapjául szolgáló algoritmus, amely több éves kutatás és fejlesztés eredménye, nemcsak több mint 4 ezer ismert betegség és egészségügyi állapot azonosítására és 21 ezer különféle tünetvariáció megkülönböztetésére képes, hanem megoldásokat is kínál a betegségek megelőzésére és kezelésére.
Így nézhet ki a jövő adatvezérelt egészségügye
A kutatás során a sürgősségi osztályon várakozó betegek az előzetes kockázatelemzést követően, önkéntes alapon, egy 2 percig tartó, digitális kérdőívet töltenek ki táblagépen. A XUND saját fejlesztésű algoritmusával a tünetek alapján azonnal értékeli a beteg állapotát, összehasonlítva több száz lehetséges diagnózissal, így minden egyes lekérdezés személyre szabott lesz.
A begyűjtött adatokat aztán szabványosított formátumban rendezve tárolja, ami megkönnyíti a későbbi elemzést és egy kórházi IT-rendszerbe való integrációt.
Tarabó Zoltán, a XUND társalapítója és orvosigazgatója elmondta: “Egy ilyen alkalmazás használata a jövőben lehetővé teheti a betegek komplett adatvezérelt irányítását a teljes egészségügyi rendszeren belül, ami hozzájárulhat a szűkös erőforrások még hatékonyabb felhasználásához.”
A kutatás előzetes időszaka 2022-ben indult 300 beteg bevonásával, amelynek eredményeit mindkét fél pozitívan értékelte. Így az együttműködés résztvevői a projektet egy nagyobb léptékű kutatással folytatják 2025. december 31-ig, amibe akár 6 ezer beteget is bevonhatnak.
