Prema novoj studiji sa Univerziteta u Mičigenu, vlasnički softver za veštačku inteligenciju dizajniran da bude sistem ranog upozorenja za sepsu ne može pouzdano razlikovati pacijente sa visokim i niskim rizikom pre nego što dobiju tretmane. Rad, objavljen u časopisu NEJM AI, istražuje nedostatke Epic Sepsis Modela, dela Epic-ovog softvera za elektronske medicinske zapise koji se koristi u 54% bolnica u Sjedinjenim Državama i 2,5% na međunarodnom nivou.
Epic Sepsis Model automatski generiše procene rizika od sepse kod hospitalizovanih pacijenata svakih 20 minuta, nadajući se da će pomoći kliničarima da prepoznaju pacijente koji mogu razviti sepsu pre nego što se njihovo stanje pogorša. Međutim, prema istraživačima, ovaj model nije uspeo da efikasno razlikuje visoko i nisko rizične pacijente pre nego što su dobili tretmane.
„Sepsa ima nejasne simptome, pa je teško znati ko bi mogao razviti teži oblik bolesti“, objasnio je Tom Vallei, vanredni profesor plućne medicine i kritične nege. „Model veštačke inteligencije, iako koristan, nije se pokazao efikasnim u prepoznavanju rizika od sepse pre nego što kliničari već sumnjaju u ovu dijagnozu.“
Studija je analizirala podatke o 77.000 odraslih pacijenata hospitalizovanih u Univerzitetskom medicinskom centru u Mičigenu, a rezultati su pokazali da je model tačno identifikovao visoko rizične pacijente u 87% vremena kada su korišćeni podaci prikupljeni tokom boravka pacijenta u bolnici. Međutim, kada su korišćeni podaci prikupljeni pre nego što je pacijent ispunio kriterijume za sepsu, ta tačnost je opala na 62%.
Nalazi studije sugerišu da je model veštačke inteligencije davao veće ocene rizika pacijentima koji su već prošli dijagnostičke testove ili počeli sa tretmanima, što je malo verovatno da bi pomoglo kliničarima u praksi.
„Ovi rezultati ukazuju na to da je važno uzeti u obzir vreme kada se model procenjuje u kliničkom okruženju kako bismo odredili njegovu stvarnu korisnost za kliničare“, rekla je Dona Tjandra, doktorant računarskih nauka i inženjerstva i koautor studije.
Iako veštačka inteligencija ima potencijal da unapredi dijagnostiku i lečenje sepse, ova studija naglašava važnost daljeg usavršavanja alata kako bi se obezbedila njegova efikasnost u kliničkoj praksi.
