Nova studija koju je predvodio fakultet Univerziteta u Džordžiji pokazuje potencijal korišćenja veštačke inteligencije za transformaciju lečenja tuberkuloze (TB) u zajednicama sa niskim resursima. I dok se studija fokusirala na pacijente sa tuberkulozom, ona ima aplikacije širom zdravstvenog sektora, oslobađajući zdravstvene radnike da obavljaju druge neophodne zadatke.
Sve veći broj dokaza je pokazao potencijal da AI poveća produktivnost, smanji sagorevanje zdravstvenih radnika i poboljša kvalitet nege u kliničkim okruženjima. Studija, koja je objavljena prošlog meseca u časopisu Journal of Medical Internet Research AI, pilotira korišćenje veštačke inteligencije za gledanje hiljada poslatih video snimaka pacijenata sa tuberkulozom koji uzimaju lekove.
Ova aplikacija bi mogla da automatizuje posao zdravstvenog radnika koji gleda kako pacijent uzima pilulu na klinici, poznat kao terapija direktno posmatranja (DOT). DOT je priznat kao najbolji način za praćenje i osiguranje pridržavanja terapije TB, ali ovaj pristup postavlja veliki vremenski teret na pacijente i zdravstvene radnike.
„Zdravstvo je industrija koja stalno raste i kojoj je potrebno mnogo ruku. Dakle, ako možemo da stavimo ruke tamo gde moraju da budu i da ih oslobodimo da ne rade stvari koje bi se mogle uraditi na drugi način, mislim da možemo biti efikasniji i pružite kvalitetniju negu“, rekla je glavna autorka Juliet Sekandi, koja je specijalizovana za mobilna zdravstvena istraživanja na Globalnom zdravstvenom institutu na UGA koledžu za javno zdravlje.
Pokazalo se da mobilne zdravstvene tehnologije podržavaju kliničare u borbi za kontrolu tuberkuloze u Ugandi, gde se godišnje pojavi oko 45.000 novih slučajeva. Sekandi i kolege u Ugandi pokrenuli su uspešan projekat 2018. godine, nazvan DOT Selfie, koji je iskoristio popularnost selfija da podstakne pacijente sa tuberkulozom da pošalju video snimke sebe kako uzimaju svoje dnevne lekove.
„Pacijenti su voljni. To im je veoma prihvatljivo zbog pogodnosti i autonomije koje im daje“, rekla je ona.
Od svog lansiranja, DOT Selfie je stvorio hiljade video snimaka – ali ko će gledati sve te video zapise kako bi potvrdio da je progutao lekove protiv tuberkuloze?
„Medicinska sestra ili zdravstveni radnik moraju da sede za kompjuterom i otvore te video snimke i potvrde da neko uzima njihove lekove, zar ne? Gledati ljude kako stavljaju pilule u usta, može biti dosadno i monotono“, rekao je Sekandi.
A kada klinika nema dovoljno osoblja, gledanje poslatih video zapisa brzo pada na dno liste obaveza, uprkos tome koliko je deo praćenja važan za kontrolu TB.
„Čitajući o tome šta AI može da uradi, onda sam shvatio, oh, sada možemo da ispunimo taj deo procesom automatizacije“, rekao je Sekandi.
Počela je da radi sa kolegama iz UGA škole računarstva na razvoju modela dubokog učenja koji bi mogli da prepoznaju kada pacijenti uzimaju lekove koristeći skoro 500 video snimaka iz njenog DOT Selfie projekta.
Testirali su četiri modela i pronašli model sa najboljim učinkom koji precizno pregleda video zapise i identifikuje pacijente koji uzimaju svoje pilule 85% vremena, što je uporedivo sa čovekom koji radi isti zadatak, ali mnogo bržom brzinom od pola sekunde po video snimku. Najmanje uspešan model se i dalje dobro pokazao, sa tačnošću od oko 78%.
„Dakle, veštačka inteligencija je zaista akcelerator tog procesa jer tada medicinska sestra neće biti zabrinuta da mora da gleda svih 10.000 video snimaka, već možda gleda samo nekoliko kojima je potrebna verifikacija, recimo 100 od 10.000“, rekao je Sekandi.
Ova inovacija ima potencijal da poveća pridržavanje lekova protiv tuberkuloze, što koristi pacijentu, suzbija širenje tuberkuloze i štiti efikasan tretman tuberkuloze, rekla je ona.
„To pokazuje potencijal unapređenja inteligentne i personalizovane zdravstvene zaštite korišćenjem vizuelnih informacija“, rekao je koautor Šeng Li, istraživač veštačke inteligencije na Školi za nauku o podacima Univerziteta Virdžinije, koji je sarađivao sa Sekandijem na projektu dok je bio na fakultetu u UGA.
„Uzbuđen sam što postoji još jedan alat koji treba dodati našem kompletu alata kako bismo mogli da popunimo praznine u pružanju zdravstvene zaštite“, rekao je Sekandi.
„A jedan od njih je zaista nedostatak ljudskih resursa. Ne kažem da će svaki pojedinačni nedostatak biti riješen pomoću AI, ali zadatak koji je pred nama je da identifikujemo one svakodnevne zadatke koji se zapravo mogu predati.“
