Univerzitetsko zdravstvo koristi vještačku inteligenciju za poboljšanje njege pacijenata

Napredak u oblasti vještačke inteligencije (AI) sve više mijenja zdravstvenu praksu širom svijeta, a University Health u Teksasu predstavlja jedan od primjera kako se inovacije koriste za dobrobit pacijenata.

Prema izvještaju Community Impacta, ovaj zdravstveni sistem aktivno integriše AI u svakodnevnu praksu, s ciljem unapređenja kvaliteta njege, unapređenja preciznosti dijagnoza i efikasnijeg raspoređivanja resursa. Zdravstveni stručnjaci ističu nekoliko konkretnih benefita:

• Brža i preciznija analiza medicinskih slika, što pomaže kod ranog otkrivanja kritičnih stanja poput moždanog udara ili karcinoma.
• Optimizacija vođenja evidencije o pacijentima, zahvaljujući automatskoj obradi podataka.
• Poboljšanje komunikacije unutar medicinskih timova, što smanjuje mogućnost ljudske greške.

Kako navodi portparolka University Healtha, Stephanie Sharrar, AI nije zamišljen da zamijeni ljekare, već da unaprijedi njihov rad i doprinese sigurnijem liječenju. Njene riječi to dodatno osvjetljavaju:

'Vještačka inteligencija ne donosi odluke umjesto nas, već nam pomaže da brže prepoznamo potencijalne probleme kod pacijenata. Krajnji cilj je uvijek bolji ishod i veća sigurnost za naše pacijente.'

Ovakve inovacije već su demonstrirale mogućnost smanjenja vremena čekanja na rezultate i unapređenja procesa liječenja, dok medicinski radnici naglašavaju da ljudski faktor i dalje ostaje ključna komponenta u donošenju konačnih odluka.

1. AI pomaže u sortiranju hiljada podataka koji svakodnevno pristižu u bolnicu.
2. Oslobađanjem osoblja od rutinskih zadataka, omogućava im se da više vremena posvete direktnoj njezi pacijenata.

Zdravstvene ustanove širom regije prate inovacije koje uvodi University Health, uz očekivanje da će ovaj model poboljšanja uskoro postati standard u medicinskoj praksi. Naredni koraci uključuju dalju edukaciju osoblja i širenje AI aplikacija na dodatne klinike i odjele.

Prema riječima predstavnika University Healtha, kontinuirano praćenje rezultata pomoći će u prilagođavanju i daljem usavršavanju AI alata, s fokusom na sigurnost i dobrobit pacijenata.