NHS будет использовать ИИ для обнаружения переломов в условиях нехватки персонала

NHS получила разрешение от Национального института здравоохранения и социального обслуживания (Nice) начать использование технологии ИИ для улучшения детекции переломов на рентгеновских снимках, как сообщает сегодня The Guardian.

Этот прорыв может принести пользу миллионам пациентов по всей Англии, предлагая сканирование ИИ за 1 фунт стерлингов для проверки подозреваемых переломов. Целью сканирования ИИ является снижение количества упущенных переломов, что является частой проблемой в отделениях неотложной помощи, отмечает The Guardian.

Пропущенные или поздно диагностированные переломы составляют около 10% случаев в отделениях скорой помощи и центрах экстренной медицинской помощи, что делает это одной из самых распространенных медицинских ошибок, согласно The Guardian.

Nice заявила, что подобные пропущенные диагнозы могут привести к серьезным осложнениям, включая снижение качества жизни, связанного со здоровьем, и в некоторых случаях к жизнеизменяющим или жизнеугрожающим последствиям.

Найс отмечает, что NHS также понес значительные расходы на уплату компенсаций, судебные процессы и дополнительное лечение из-за этих ошибок. В свете этих проблем, ИИ внедряется для поддержки врачей в обеспечении правильной идентификации и своевременного лечения переломов.

Найс подчеркнула корень проблемы, заявив: «Радиологи могут не иметь времени для формального отчета об X-лучах для подозреваемых переломов в отделении экстренной помощи перед тем, как будет сделан диагноз, оставляя возможность сделать диагноз на основе только толкования менее специализированным/опытным врачом отделения экстренной помощи. Это способствует проблеме пропущенных переломов».

При высоком спросе на услуги скорой помощи и нехватке персонала, вакансий радиологов остается на уровне 12,5%, в то время как у радиографов проблема еще острее — им не хватает 15% специалистов. Тем временем, количество пациентов, которым необходимы диагностические тесты, выросло более чем на 25% за последние пять лет, как отмечает Nice.

Однако внедрение искусственного интеллекта не предполагает замену человеческого профессионализма, а скорее его дополнение. Согласно Nice, «технология клинической поддержки принятия решений не предназначена для использования в изоляции для постановки диагноза, а предназначена для поддержки интерпретации обученным специалистом.»

Это сотрудничество между профессионалами в области медицины и искусственным интеллектом направлено на снижение количества пропущенных переломов и улучшение исходов для пациентов, обеспечивая более быстрые и точные диагнозы, отметила Nice.

Кроме того, это может помочь облегчить нагрузку на радиологов, позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях, где наиболее нужен их профессиональный опыт. Искусственный интеллект также может помочь оптимизировать диагностический процесс, сокращая количество повторных вызовов пациентов и ненужных лечений, согласно Nice.

Марк Чапман, директор HealthTech в Nice, сообщил The Guardian: «Эти технологии ИИ безопасны для использования и могут обнаружить переломы, которые люди могут пропустить из-за нагрузки и требований, которые ставят перед собой профессиональные группы».

Применение ИИ в медицинской визуализации набирает обороты по всему миру. В прошлом месяце исследователи из MIT анонсировали новый инструмент ИИ под названием ScribblePrompt, который призван ускорить процесс анализа медицинских изображений, таких как МРТ и рентгеновские снимки.

Эта новость последовала через месяц после того, как больница NHS Wythenshawe в Манчестере объявила о внедрении роботизированного инструмента для улучшения раннего выявления рака легких, что, потенциально, может сократить время диагностики и лечения на несколько месяцев.

Этот шаг является частью более широкого тренда по внедрению ИИ в здравоохранение. Помимо обнаружения переломов, ИИ применяется и в других областях медицинской диагностики.

Недавние примеры включают использование ИИ для диагностирования заболеваний по анализу изображения языка и отслеживания прогрессирования болезни Паркинсона.

Потенциал ИИ в сфере здравоохранения становится все более очевидным, предлагая решения для повышения точности диагностики и снижения давления на перегруженные системы здравоохранения.