ИИ спас 84 жизни: как цифры превращаются в спасенные судьбы
ИИ спас 84 жизни: как цифры превращаются в спасенные судьбы
Alexander Antipov
ИИ медицина смертность госпитализация медсестра алгоритм сигнал предсказание финансирование протесты
Больница, где алгоритмы умеют волноваться за тебя.
Искусственный интеллект, который следит за пациентами «глазами» медсестёр, показал впечатляющий результат: риск летального исхода в стационаре снизился на 36 %. Одновременно средняя продолжительность госпитализации сократилась на 11 %, что в пересчёте означает, что примерно 31 000 человек уходили домой почти на 15 часов раньше. По оценкам авторов исследования, проведённого в четырёх больницах NewYork‑Presbyterian и Mass General Brigham, 84 ранее вернувшихся бы домой пациента спаслись благодаря этой системе.
Однако планы расширить успех на педиатрию внезапно сорвались: грант Национального института сестринских исследований, выделенный на испытания среди детей, отменили. Причина — решение администрации Дональда Трампа сократить $400 млн финансирования Колумбийского университета за якобы слабую реакцию на антисемитские протесты на кампусе. Несмотря на то что соавтор проекта Кенрик Кэйто из Пенсильванского университета и руководство Колумбии в итоге пошли на уступки властям, пока неясно, вернут ли исследователям отозванные средства.
Идея системы восходит к опыту ветерана интенсивной терапии и доцента Колумбийского университета Сары Россетти. Ещё два десятилетия назад, работая медсестрой, она отмечала: когда они с коллегами беспокоятся о пациенте, они чаще заходят в палату и оставляют более подробные записи. После получения учёной степени и в сотрудничестве с Кэйто Россетти оформила это наблюдение в новый цифровой сигнал: инструмент CONCERN (Communicating Narrative Concerns Entered by RNs) Early Warning System.
CONCERN анализирует более 1 200 моделей, учитывающих не только жизненные показатели и лабораторные данные, но и подробности медсестринских записей, время суток и дня недели, смену персонала и даже длительность пребывания в стационаре. Он способен предсказать ухудшение состояния за двое суток до того, как традиционные шкалы тревоги фиксируют опасность.
Ключ к снижению смертности заключался в том, что CONCERN формализовал интуицию медсёстр в конкретный сигнал, с которым врачи работают быстрее и эффективнее. Когда система переводит индикатор из зелёного в жёлтый или красный, пациента быстрее переводят в реанимацию. В результате число неожиданных переводов в отделение интенсивной терапии выросло, а риск развития сепсиса упал на 7,5 %.
Менее продвинутую версию CONCERN уже ретроспективно проверили в более чем 200 больницах, и результаты подтвердили эффективность подхода: поведение медсестёр при документировании стабильно во всех учреждениях. Сейчас команда под личным финансированием Американского фонда медсестринства расширяет исследования на ещё две взрослые клиники, а для детских больниц им не хватает полумиллиона долларов.
Одновременно Колумбия подала заявку на патент, чтобы через коммерческую лицензию обеспечить финансирование полного развёртывания системы, включая медучреждения с ограниченными ресурсами. Учёные также планируют совместное исследование с бизнес‑школой университета, чтобы оценить, насколько снижение смертности и времени госпитализации отражается на общей экономии средств и доходах больниц.
Тем временем больницы, уверовавшие в CONCERN, продолжают им пользоваться, а системы NewYork‑Presbyterian и Mass General Brigham обсуждают планы по внедрению его во все свои клиники.
Однако планы расширить успех на педиатрию внезапно сорвались: грант Национального института сестринских исследований, выделенный на испытания среди детей, отменили. Причина — решение администрации Дональда Трампа сократить $400 млн финансирования Колумбийского университета за якобы слабую реакцию на антисемитские протесты на кампусе. Несмотря на то что соавтор проекта Кенрик Кэйто из Пенсильванского университета и руководство Колумбии в итоге пошли на уступки властям, пока неясно, вернут ли исследователям отозванные средства.
Идея системы восходит к опыту ветерана интенсивной терапии и доцента Колумбийского университета Сары Россетти. Ещё два десятилетия назад, работая медсестрой, она отмечала: когда они с коллегами беспокоятся о пациенте, они чаще заходят в палату и оставляют более подробные записи. После получения учёной степени и в сотрудничестве с Кэйто Россетти оформила это наблюдение в новый цифровой сигнал: инструмент CONCERN (Communicating Narrative Concerns Entered by RNs) Early Warning System.
CONCERN анализирует более 1 200 моделей, учитывающих не только жизненные показатели и лабораторные данные, но и подробности медсестринских записей, время суток и дня недели, смену персонала и даже длительность пребывания в стационаре. Он способен предсказать ухудшение состояния за двое суток до того, как традиционные шкалы тревоги фиксируют опасность.
Ключ к снижению смертности заключался в том, что CONCERN формализовал интуицию медсёстр в конкретный сигнал, с которым врачи работают быстрее и эффективнее. Когда система переводит индикатор из зелёного в жёлтый или красный, пациента быстрее переводят в реанимацию. В результате число неожиданных переводов в отделение интенсивной терапии выросло, а риск развития сепсиса упал на 7,5 %.
Менее продвинутую версию CONCERN уже ретроспективно проверили в более чем 200 больницах, и результаты подтвердили эффективность подхода: поведение медсестёр при документировании стабильно во всех учреждениях. Сейчас команда под личным финансированием Американского фонда медсестринства расширяет исследования на ещё две взрослые клиники, а для детских больниц им не хватает полумиллиона долларов.
Одновременно Колумбия подала заявку на патент, чтобы через коммерческую лицензию обеспечить финансирование полного развёртывания системы, включая медучреждения с ограниченными ресурсами. Учёные также планируют совместное исследование с бизнес‑школой университета, чтобы оценить, насколько снижение смертности и времени госпитализации отражается на общей экономии средств и доходах больниц.
Тем временем больницы, уверовавшие в CONCERN, продолжают им пользоваться, а системы NewYork‑Presbyterian и Mass General Brigham обсуждают планы по внедрению его во все свои клиники.