Kolejnym ważnym aspektem podkreślonym w badaniu było znaczenie automatycznej integracji danych, która mogłaby jeszcze bardziej poprawić skuteczność narzędzia i usprawnić jego obsługę. Eksperci zgodnie przyznają, że wdrażanie rozwiązań AI w medycynie powinno odbywać się z pełnym uwzględnieniem potrzeb użytkowników końcowych – lekarzy i pielęgniarek.
Zespół naukowców jest zaangażowany w dalszy rozwój tych innowacyjnych rozwiązań, ze szczególnym naciskiem na intuicyjność ich obsługi i wdrażanie dostosowanych programów szkoleniowych dla personelu medycznego. Dodatkowym wsparciem dla badań stało się niedawne wyróżnienie w ramach programu innowacyjnego On PRIME, w ramach którego projekt otrzymał 5000 dolarów na dalszy rozwój technologii.
Badanie obejmowało okres 12 miesięcy i zostało przeprowadzone w 12 szpitalach – zarówno na obszarach miejskich, jak i wiejskich. W trakcie badania naukowcy zwracali szczególną uwagę na to, jak medycy radzili sobie z nowym narzędziem oraz czy jego implementacja zwiększała efektywność diagnostyki kardiologicznej.
Publikacja wyników badań w renomowanym czasopiśmie International Journal of Medical Informatics potwierdza znaczenie prac zespołu z Flinders University i wskazuje na rosnącą rolę sztucznej inteligencji w nowoczesnej medycynie ratunkowej.
Nowoczesne technologie coraz częściej znajdują zastosowanie w sektorze ochrony zdrowia, wspierając lekarzy w diagnozowaniu i leczeniu pacjentów. Naukowcy z Flinders University postanowili dokładnie ocenić skuteczność jednego z takich narzędzi – sztucznej inteligencji pomagającej w diagnozowaniu problemów kardiologicznych w izbach przyjęć szpitali w Australii Południowej. Wykorzystując innowacyjną platformę badawczą, specjaliści przeanalizowali jej realny wpływ na pracę lekarzy i pielęgniarek.
Podczas badań skupiono się na narzędziu RAPIDx AI, które zostało zaprojektowane z myślą o szybkim diagnozowaniu schorzeń serca na podstawie analizy danych biochemicznych i klinicznych pacjentów. Ponieważ bóle w klatce piersiowej należą do najczęstszych powodów wizyt na oddziałach ratunkowych, system RAPIDx AI miał pomóc lekarzom w dokładniejszym i szybszym rozpoznawaniu stanów zagrożenia życia.
Wyniki wykazały, że doświadczeni lekarze, tacy jak konsultanci i rezydenci pracujący w oddziałach ratunkowych, wykazywali dużą biegłość w korzystaniu z RAPIDx AI i chętnie angażowali się w jego stosowanie. Zauważono jednak, że mniej doświadczeni medycy – stażyści oraz młodsi rezydenci – mieli większe trudności w korzystaniu z systemu. Również pielęgniarki miały w większości pozytywne odczucia wobec narzędzia, szczególnie doceniając jego zdolność do zmniejszania niepewności diagnostycznej i poprawy bezpieczeństwa pacjentów.
Dr Maria Alejandra Pinero de Plaza, kierująca badaniami, podkreśla, że sztuczna inteligencja zyskuje coraz większe znaczenie w opiece zdrowotnej, ale jej efektywne wdrożenie nie zawsze jest proste. Kluczowe jest, aby technologiczne rozwiązania wspierały personel medyczny, a nie stanowiły dla niego dodatkowe obciążenie. Aby to osiągnąć, eksperci opracowali narzędzie PROLIFERATE_AI – specjalny system oceny sztucznej inteligencji, który uwzględnia zarówno aspekty technologiczne, jak i doświadczenia użytkowników.
Zdaniem dr Pinero de Plaza kluczową zaletą PROLIFERATE_AI jest jego praktyczność – analiza nie skupia się jedynie na adaptacyjności systemu AI, ale także na tym, jak działa on w rzeczywistych warunkach szpitalnych. To podejście pozwala na ocenę technologii pod kątem użyteczności i realnych potrzeb klinicystów. Ekspertka podkreśla, że przyszłość sztucznej inteligencji w medycynie powinna koncentrować się na jej łatwości obsługi i intuicyjności, tak aby stanowiła realne wsparcie dla pracowników ochrony zdrowia.
Pomimo pozytywnego odbioru RAPIDx AI wśród bardziej doświadczonych medyków, badania wykazały również konieczność wprowadzenia ukierunkowanych szkoleń oraz dopracowania interfejsu użytkownika. Systemy AI powinny być konstruowane w sposób, który ułatwia ich integrację z codziennym funkcjonowaniem oddziałów ratunkowych, aby maksymalnie zwiększyć ich efektywność.
„Naszym celem jest stworzenie systemów AI wspierających personel medyczny, a nie zastępujących go,” zaznacza dr Pinero de Plaza. Dodaje, że kluczowym wyzwaniem jest opracowanie technologii, które sprawnie współpracują z lekarzami, ułatwiają podejmowanie decyzji pod presją czasu i płynnie integrują się z już istniejącymi procedurami.
