Эмч нар хиймэл оюун ухааны дүгнэлт хэрхэн гаргахыг харж чадвал тэд эдгээр шийдвэрийг шалгаж, шаардлагатай бол тэдгээрийг эрэн сурвалжлах, эцэст нь эмч нартай шууд ажиллахдаа системийн хэлсэн зүйлд итгэх боломжтой болно. Энэ төрлийн ил тод байдал нь онцгой нөхцөлд маш чухал ач холбогдолтой. Учир нь судалгаанаас бид оношилгооны алдаа нь Америкийн хэмжээнд жилд 40 мянган хүн хэрэгцээгүй нас бардаг гэдгийг мэдэж байна. Хувийн хиймэл оюун ухааны систем нь хэн ч мэдэхгүй, нууцлагдсан сав шиг ажилладаг. Харин тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухааны систем нь ямар мэдээлэл нь ямар дүгнэлт гаргах талаар тодорхой харуулж байдаг. Жишээ нь, ширний хэмжээ нэмэгдэж, уушгины дүрс бага зэрэг өөрчлөгдөж, эрхтний шинж тэмдэг зөрчилдөж байна гэсэн үг. Тодруулбал, уушгины үрэвсэл илэрсэн үед эдгээр системүүд уушгины асуудалтай газруудыг 94%-ийн таатай үнэн зөвтэй илрүүлж, дараа нь зураг болон лабораторийн үр дүнгээс бүх нотлох баримтыг гаргаж өгдөг. Энэ нь онцгой ач холбогдолтой юм бол ямар нэгэн зүйл хэвийн бус үед, дундаж нь дулаан унтах нь улам их хөдөлмөрлөж байгаа ч хүчилтөрөгчийн түвшин тогтвортой байх үед. Эмнэлэгт ажилчид багатай үед иймэрхүү зөрчил нь харагдахгүй байдаг. Эрүүл мэндийн төвд хийсэн судалгаагаар ийм төрлийн технологийг ашиглах нь буруу оношилгоо хийх тохиолдлыг гуравны нэгээр бууруулж, эмч нар машинтай өрсөлдөхөөс илүү сайн ажиллахад тусалдаг байна.
Майо Клиник дээр хөгжүүлсэн сепсис таамаглалын систем нь ухамсарлагийн хүчирхүйл нь зөвхөн бүрдүүлсэн нөхцөлд хариу үзүүлэхээс гадна, урьдчилан асуудлыг таамаглах чадварыг харуулж буй ёстой жишээ юм. Систем нь өвчтний бүхий л бүрдүүлсэн нөхцөлтэй холбоотой ойролцоогоор 165-н ялгаатай хүчин зүйлсийг хяналтанд держит: бие температурт үүсэж буй өөрчлөлтүүд, тодорхой цагаан крүүдийн хоорондын харьцаа, лактатын түвшин хугацаа хугацаанд хэрхэн өөрчлөгдөж буй гэх мэт. Энэ системийн онцлог нь сепсис үүсэж буй шинж тэмдэгтүүдийг эмчид асуудал үүсжээ гэдгийг таамаглахын өмнө 6–12 цагийн өмнө илрүүлж чадах явдал юм. Электрон өвчтний түүхийн системтэй холбогдож, өвчтний орны хүрээнд бүрдүүлсэн хяналтын төхөөрөмжтүүдтэй холбогдож суурилуулж, технологи нь анхааруулж буй мэдээллийг аюулгүй хяналтын самбарууд дээр медицин персоналд үйлдэл хийхүүд зориулагдаж илгээдэг. Түүнийг ойролцоогоор 18 сарын туршид практикт хэрэглэж буй үед, нэмж бүрдүүлсэн нөхцөлд сепсис үүсэж буй үед үхлийн тоо 18% хүртэл буурж буй. Сүүлд үүнд хэрэглэгдэж буй технологи нь «федератив сургалт» (federated learning) нэртэй зүйлс дээр суурилуулж буй, үүнд загвар нь хувийн мэдээллийг хамгаалж буй нөхцөлд янз бүрийн бүрдүүлсэн нөхцөлд бүрдүүлсэн нөхцөлд хуваалцаж буй өгөгдлүүд дээр суралцаж, цаг хугацаа хугацаанд сайжрана. Энэ жишээг шүүж үзэх нь сүүлд үүнд хэрэглэгдэж буй ухамсарлагийн хүчирхүйл нь зөвхөн ухаантай алгоритмуудыг үзүүлэхүүд зориулагдаж буй нь не бүрдүүлсэн нөхцөлд, клиницистүүддэд бодит үнэ цэнэ олгохүүд, дүрэм журамд нийцэхүүд, бүрдүүлсэн нөхцөлд бүрдүүлсэн нөхцөлд ажиллахүүд зориулагдаж буй гэдгийг харуулж буй.
Тоног төхөөрөмжийн хэсэгчилсэн байдал нь өнөөг хүртэл бүх газарт эрчимжсэн эмчилгээний ангид тархсан. Хувьцааны протокол нь эмнэлэгт өдөр бүр хэрэглэгддэг ЭКГ, амьсгалын систем, глюкозын мэдрэгч, инфузийн насос зэрэг бүх төрлийн эмнэлгийн тоног төхөөрөмжүүдийн мэдээллийг нууж байдаг. Мэдээллийн аралнуудыг холбох зүйл хэрэгтэй. Энд FHIR дээр суурилсан дунд програм хэрэг болно. Энэ нь бүхэл бүтэн орчуулагч гэж бодъё. Энэ бүх хувирсан төхөөрөмжийн мэдээллийг авч, бүх хүн уншиж болох стандарт эрүүл мэндийн бүртгэлд хувиргадаг. Үр дүнд нь юу болсон бэ? Эмч нар цагаар нь зургийг шинэчилж, тоог нийлүүлж байхын оронд, эдгээр клиникийн тасалбар дээр бодит цаг хугацаагаар хяналт тавих. Энэ нь хэрхэн хэрэгжиж байгааг харцгаая. Хэрэв та өмсөж болох тасалбар нь зүрхний хэвийн бус цохилтыг илрүүлвэл эмч нардаа цаашид ЭКГ хийх тухай мэдэгдэнэ. Үүний зэрэгцээ, цусны сахарын хэмжээ хэт багадсан тохиолдолд инсулин өгөхөд урьдчилан мэдээлэл олж авахгүйгээр систем нь өөрчлөлт хийхээр тусалдаг. Эдгээр шифрлэгдсэн системүүд нь HIPAA дүрмийг дагаж мөрдөгч тул өвчтөнүүдийн мэдээлэл дамжуулалт болон хадгалах явцад аюулгүй байдаг. Зарим судалгаагаар ийм төрлийн дэд бүтцийг хэрэгжүүлснээр эмнэлгийн үйл ажиллагааг 30-45 хувиар багасгаж байна. Энэ нь эмч, сувилагч нар өвчтөнд анхаарал хандуулах шаардлагатай үедээ илүү хурдан, нарийвчлалтай хариулах боломжтой гэсэн үг юм. Зөвхөн яаралтай асуудлыг шийдэхээс гадна, ийм төрлийн тохируулалт нь томоохон IoMT экосистемийн үндэс суурийг бий болгодог. Энд төхөөрөмжүүд зөвхөн илүү сайн хамтран ажиллахаас гадна, харилцан үйлчлэх чадвар нь өдөр тутмын эмнэлгийн үйл ажиллагаанд хоёр дахь байгаль болж байна.
Гибрид үүл нь зөвхөн сонголт биш, шаардлагатай үедээ хурдан хариуцаж, стандартын дагуу ажиллах эрүүл мэндийн шийдлийг бий болгоход зайлшгүй шаардлагатай болсон. Системийн ачаалал нь янз бүрийн төрлийн ачаалалтайгаар хуваагдана. Яаралтай анхаарал хандуулах шаардлагатай зүйлс, ялангуяа, НИТХ-ын хяналтын дохио, эсвэл роботын мэс заслын тоног төхөөрөмжийг удирдах зэрэг нь аюулгүй байдалд байрладаг. Энэ хооронд хүн амын эрүүл мэндийн чиг хандлагыг судлах, хиймэл оюун ухааны загваруудыг сургах зэрэг томоохон тооцооны ажил нь нийтийн үүлдэрээс санал болгодог уян хатан байдлыг ашигладаг. Энэ нь электрон эмнэлгийн бүртгэлийн үйл ажиллагаа эргэлтгүй өссөний үед ч бүх зүйлийг хэвийн явуулах, HIPAA дүрэм, орон нутгийн мэдээллийн хадгалах хуулиудыг дагаж мөрдөх, эмнэлэгт нэг борлуулагчтай байнга суухаас сэргийлэх. Өнгөрсөн жилийн "HealthTech ROI" тайлангийн тоог харахад хибрид загваруудад шилжих нь нийт IT зардал 18-34 хувиар буурна. Энэ арга нь маш үнэ цэнэтэй нь байгууллагуудад үйл ажиллагааны хяналтыг золиослоогүйгээр олон эмнэлгийн кампус дээр шинэ технологийг тогтмол ашиглах боломжийг олгодог.
Федератив сургалт нь өвчтний өгөгдлүүдийг хүртээмүйц байранд нь хадгалж, зүүн талд нь здравоохранениян ИИ-н ажиллах аргыг өөрчилдөг. Уламжлалт арга барилууд нь мөрдөлд хамаарах мэдээллийг төвдүүр базисуудад цуглуулдөг, үүнээс HIPAA болон GDPR зэрэг дүрэм журамд зөрчил үүсдөг. Федератив сургалтын хувьд омгууд нь ИИ-н загваруудыг бүртгэлд нь сургаж, түүнд өөрсдийн аноним өгөгдлүүдийг ашигладаг. Түүн дараа түднүүд нь зөвхөн шифрлэсэн шинэчлэлтүүдийг — үүрд хүртсэн мэдлэгийн тухайд — хуваалцадог. Сүүлд 22 европ омгуудын хооронд хүртээмүйц том төсөл нь опухоль илрүүлэх аргын туршилтыг хийж, түүн дээр үүрд хүртсэн загвар нь 94% нарийн таамаглалын үзүүрлүүдийг тодорхойлж. Харин та гадаад өвчтний үнэнч өгөгдлүүд нь омгуудын серверүүдээс хэзээд ч гарахгүй! Аюулгүй бүтэц үүднүүдийн хувьд ч илүү хялбар болж, Понемон институтын өнгөрсөн жилийн судалгааны дагуу омгууд нь тохирох зардалд жилд 740 мянган доллар хэмнэдөг. Харин здравоохранениян киберхалдлагууд нь жилд 45% өсөж буй үед, энэ арга нь үүрд хүртсэн ухааныг өгдөг, гэтэд здравохранениян өгөгдлүүдийг хамгаалах үндсэн зарчмуудыг зөрчихгүй.
Эрүүл мэндийн шийдлийг хэрэгжүүлэхэд хоёр том асуудал гарч ирдэг: зохион байгуулалтын асуудал, техникийн саад. Ихэнх эмнэлэг, эмнэлэгт шинэ технологийг ашиглахад хамгийн том саад болж байгаа нь хангалттай ажилтангүй, эсвэл албан бичигээр их ачаалалтай байдаг. Таван байгууллагын дөрвөн нь эрүүл мэндийн электрон бүртгэлийн (ЭХБ) муу холбоо, софтуерын интерфейс, эмч нарын ажиллагаанд нийцэхгүй протокол зэрэг техникийн асуудлаар ч тэмцэж байна. Үр дүнд нь юу болсон бэ? Эмч нар тэдэнтэй хамт ажиллахын оронд эдгээр системтэй тэмцэх нь эмнэлгийн ажилтнуудын оролцоог бууруулж, өвчтөнд аюулгүй байдлын талаар бодит санаа зовох шалтгаан болдог. Судалгаанаас байнга илэрсэн зүйл бол хамгийн шилдэг технологийг ашиглах биш, харин өдөр бүр хэрэглэх хүмүүст технологи нь сайн ажилладаг эсэхийг баталж байх явдал юм. Хамгийн сайн үйл ажиллагаа явуулдаг байгууллагууд нь үр дүнтэй болохыг бодит практикээр нотлосон гурван гол арга барилд анхаардаг:
Судалгаанаас харахад хэрэглээний сорилт, өөрчлөлтийн зохих удирдлагыг эхний өдрөөс эхлэн оруулж ирэх нь эрүүл мэндийн шийдэл 47 орчим хувиар өссөн. Ямар нь цаг хугацааны явцад хамгийн сайн үр дүнгээ өгдөг вэ? Эмч, сувилагч нар шинэ технологийн хэрэгслийн төлөө өдөр тутмын үйл ажиллагаагаа өөрчлөхөөс илүү эмч, сувилагчдын ажлын хэв маягт тохирох шийдэл. Эмнэлэгт үүнийг зөв хийвэл бүх талаас илүү сайн үр дүн гарч ирнэ. Эмч нар илүү аюулгүй тусламж үйлчилгээг авдаг, эмч нар нарийн төвөгтэй системийг сурахын тулд стрессгүй, эмнэлгийн чанар нь хэрэгжилтээс хойш буурдаггүй, харин өндөр хэвээр байдаг.
Тодруулбал хиймэл оюун ухаан нь шийдвэр гаргах үйл явцад нь ойлголт өгөх, хэрэглэгчдэд хэрхэн дүгнэлт гаргахыг ойлгох боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны системийг хэлдэг.
Тус систем нь өвчтөний нөхцөл байдалтай холбоотой янз бүрийн хүчин зүйлсийг хянах бөгөөд өвчний шинж тэмдэг илрэхээс өмнө эмгэг үүсэхээ урьдчилан таамаглаж, эрт интервенц хийх боломжийг олгодог.
FHIR-д суурилсан дунд програм нь төрөл бүрийн эмнэлгийн төхөөрөмжүүдийн эрүүл мэндийн өгөгдлийг бүх нийтийн орчуулагчаар үйл ажиллагаа явуулж, бодит цаг үеийн клиникийн хяналтыг хангаж, харилцан үйлчлэх чадварыг сайжруулдаг.
Холбооны сургалт нь эмнэлэгт хиймэл оюун ухааны загваруудыг орон нутагт сургах боломжийг олгодог бөгөөд альгоритмыг хамтран сайжруулахын зэрэгцээ мэдээллийн нууцлалыг хангах, дүрэм журмын дагуу байх боломжийг олгодог.
Түлхүүр саадууд нь хүний нөөц дутагдал, цахим здравснай бүртгэлийн системүүдийн хоорондын нийцэхгүй байдал гэх мэт байгууллагын асуудал ба техникийн саадууд юм.
Хууль төлвөөрөөс хамгаалагдсан © 2025 онд Шэньчжэнийн Сонка Медикал Технолоджи К°, Лимитед - Нууцлалын бодлого