London – Naučnici sa Univerziteta u Lafborou razvili su model veštačke inteligencije (AI) koji može precizno predvideti koliko dugo će pacijent sa poteškoćama u učenju ostati u bolnici. Ova inovacija mogla bi poboljšati planiranje bolničke nege i resursa, čime bi se smanjile nejednakosti u zdravstvenoj zaštiti.
AI model koristi podatke više od 9.600 pacijenata sa poteškoćama u učenju i višestrukim zdravstvenim problemima. Model analizira faktore poput starosti, medicinske istorije, načina života i postojećih bolesti kako bi predvideo dužinu hospitalizacije u prvih 24 sata nakon prijema u bolnicu.
Prema istraživanju, model je postigao 76% tačnosti u razlikovanju pacijenata koji će verovatno imati produžen boravak i onih koji će biti otpušteni ranije.
„Precizna predviđanja omogućavaju bolnicama da bolje planiraju i pružaju personalizovanu negu, čime se obezbeđuje pravičan tretman za sve pacijente,“ izjavila je profesor Georgina Kosma, stručnjak za AI u zdravstvu.
Ljudi sa poteškoćama u učenju imaju do 20 godina kraći životni vek od prosečnog stanovništva Velike Britanije. Često se suočavaju sa lošijim fizičkim i mentalnim zdravljem i većim rizikom od hroničnih bolesti, što povećava verovatnoću dužih i učestalijih hospitalizacija.
AI model može pomoći u ranom prepoznavanju faktora rizika i boljoj organizaciji bolničkih kapaciteta, čime bi se smanjila potreba za dugim boravkom u bolnici.
„Ovo istraživanje pokazuje kako AI može pomoći u smanjenju zdravstvenih nejednakosti,“ rekao je Džon Sparkes, direktor dobrotvorne organizacije za osobe sa poteškoćama u učenju. „Međutim, važno je da se ovi uvidi pretoče u konkretne promene u zdravstvenom sistemu.“
Nakon uspešnih testiranja u Velsu, istraživači sada šire studiju na 20.000 pacijenata u Engleskoj kako bi poboljšali preciznost modela. Planiraju i klinička ispitivanja kako bi utvrdili da li AI može smanjiti hitne prijeme i poboljšati kvalitet života pacijenata.
„Naš cilj je da koristimo AI ne samo za predviđanje hospitalizacije, već i za prevenciju,“ rekao je profesor Tomas Jun, stručnjak za zdravstvene sisteme. „Ranim intervencijama možemo smanjiti potrebu za hospitalizacijom i omogućiti pacijentima bolju kontrolu nad sopstvenim zdravljem.“
