L'intelligenza artificiale potrebbe risolvere l'affaticamento degli allarmi negli ospedali

Man mano che il settore sanitario adotta sempre più tecnologie, l’aumento del numero di dispositivi di assistenza dai ventilatori attraverso le pompe di alimentazione alle macchine dei segni vitali porterà con sé i propri avvisi. La verità è che la maggior parte non richiedono un intervento clinico e sono dovuti a letture errate derivanti da dispositivi e allarmi non configurati per i singoli pazienti.

Ad esempio, i pazienti con una bassa tensione ECG attiveranno allarmi non necessari se il monitor non si regola correttamente. Ma tra le infinite campane e le campane degli innumerevoli dispositivi, come possono i caregiver discernere da quelle vere “urla di lupo” da quelli falsi?

L’intelligenza artificiale salta sulla scena


Rileviamo che fino al 99% degli attuali segnali di allarme provenienti da dispositivi di monitoraggio dei pazienti sono clinicamente trascurabili. Ora immaginate di sentire il 99% in meno di allarmi, ma di sentire quello che richiede davvero cure mediche. Questa è la promessa che l’IA. offerte ed è già stato messo in atto.

I ricercatori hanno recentemente sviluppato un A.I. per aiutare i caregiver a far fronte al sovraccarico dell’udito. Hanno implementato il loro algoritmo di ragionamento per analizzare un set di dati contenente i dati di monitoraggio del paziente e i segni vitali registrati durante 32 casi chirurgici, che potrebbero quindi decidere se raggruppare le notifiche invece di inviare per evitare affaticamento da allarme. Hanno pubblicato i loro risultati in un documento che ha mostrato che il loro meccanismo di ragionamento automatico ha contribuito a ridurre le notifiche ricevute dai caregiver fino al 99,3%!

Come hanno osservato gli autori, “quasi tutti gli studi presumono che una riduzione del numero totale di allarmi e/o falsi allarmi ridurrà l’affaticamento degli allarmi”. Tuttavia, i risultati sono ancora in una fase sperimentale con maggiori progressi necessari prima di lanciare una tale IA. in un ambiente clinico

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