Когда бездействие становится халатностью в эпоху искусственного интеллекта

На протяжении десятилетий врачебная халатность в основном концентрировалась на «совершенных ошибках» — неправильном диагнозе, неудачной операции, неправильном лечении. Но я вижу гораздо более коварную и быстро возникающую угрозу: «ошибки бездействия». Мы находимся на пороге того, чтобы нас привлекли к ответственности не только за то, что мы сделали неправильно, но и за то, что нам не удалось сделать, особенно если бы технологии, спасающие жизни, были легко доступны, они могли бы изменить ситуацию.

Меняющийся стандарт медицинской помощи

Стандарт медицинской помощи не является статичным; он развивается вместе с научными открытиями и технологическим прогрессом. То, что вчера считалось передовым, сегодня является стандартной практикой, а то, что является инновационным сегодня, завтра станет ожидаемой нормой. ИИ ускоряет эту эволюцию беспрецедентными темпами. Вопрос больше не в том, изменит ли ИИ здравоохранение, а в том, когда его отсутствие будет считаться небрежным.

Чья задача – открыть эту новую эру? Хотя это коллективная ответственность, главный специалист по медицинской информации (CMIO) и главный медицинский директор (CMO) стоят в авангарде. Они являются важнейшим мостом между клинической практикой и технологическими инновациями. Их мандат выходит за рамки простого обслуживания ИТ-инфраструктуры; он включает в себя выявление, проверку и стратегическую интеграцию технологий, которые заметно улучшают уход за пациентами, повышают безопасность и повышают эффективность. Речь идет не только о внедрении новых инструментов; речь идет о переосмыслении того, что представляет собой оптимальная помощь, когда на столе так много инструментов искусственного интеллекта.

Цена упущенных возможностей: исследование случая рака легких

Рассмотрим трагический случай рака легких. Слишком долго диагнозы ставились на поздних стадиях, что резко ограничивало возможности лечения и показатели выживаемости. Представьте себе ситуацию, когда у пациентки, назовем ее Сара, появился постоянный кашель. Рентгенограмма ее грудной клетки считается «непримечательной». Спустя несколько месяцев у нее диагностировали рак легких III стадии. Теперь представьте себе мир — нашу быстро приближающуюся реальность — где диагностический инструмент на базе искусственного интеллекта, интегрированный в рабочий процесс радиологии, мог бы отметить тонкие аномалии на этом первоначальном рентгеновском снимке, побуждая к дальнейшему исследованию и ранней диагностике I стадии.

Разница между диагнозами Стадии I и Стадии III заключается не только в вопросе клинической стадии; часто это разница между жизнью и смертью, между лечебным лечением и паллиативной помощью. Пациенты и их семьи все больше узнают об этих технологических достижениях. Уже возникают судебные иски, в которых пациенты заявляют о поздней постановке диагноза, утверждая, что больницы не смогли использовать доступные технологии, которые могли бы обнаружить их заболевание раньше. Например, ученые-юристы и специалисты по медицинской этике активно обсуждают последствия отсутствия ИИ в диагностических процессах, ожидая роста заявлений о «неиспользовании ИИ» по мере того, как технология становится все более распространенной и явно эффективной.

Подобно тому, как передовые хирургические робототехнические платформы стали эталоном для сложного лечения, ИИ быстро становится эталоном для расширенной диагностики, стратификации риска и превентивного вмешательства. Ожидания меняются: если данные существуют и ИИ мог бы проанализировать их, чтобы предотвратить вред, почему они не были использованы?

Этические и финансовые императивы

Цена таких упущений выходит далеко за рамки юридических урегулирований. Существует глубокое этическое бремя предотвратимых страданий и смерти. Наблюдается эрозия доверия к медицинским учреждениям, которые, как считается, медленно внедряют инновации, защищающие их пациентов. И есть долгосрочные финансовые последствия: длительное пребывание в больнице, повторная госпитализация и более сложное и дорогостоящее лечение, которого можно было бы избежать при более раннем вмешательстве.

Инвестиции в ИИ — это не только конкурентное преимущество; Речь идет о выполнении нашего фундаментального обещания не причинять вреда и обеспечивать наилучший уход – это обещание выходит за рамки смотрового зала, оно касается того, как функционирует вся система. Когда наших поставщиков сдерживают устаревшие инструменты, которые откладывают критические операции или замедляют процесс выписки, обещание «наилучшего возможного лечения» нарушается. Этическим императивом является предоставление персоналу технологической поддержки, необходимой им для выполнения этой миссии, и обеспечение своевременного и высококачественного ухода за пациентами.

Преодоление препятствий на пути внедрения ИИ

Конечно, существуют препятствия для внедрения ИИ: первоначальные инвестиции, сложности интеграции в устаревшие системы, необходимость надежного управления данными и естественный скептицизм со стороны врачей, привыкших к традиционным методам.

Ведущие академические учреждения, такие как Стэнфорд (FURM) и Уэйк Форест (FAIR-AI), недавно опубликовали впечатляющие концепции для оценки и внедрения решений искусственного интеллекта. Эти амбициозные усилия часто предполагают глубокие технические знания, многочисленные комитеты управления и междисциплинарное руководство.

Однако на каждый Стэнфорд или Уэйк-Форест приходятся десятки небольших больниц, которым просто не хватает персонала и инфраструктуры, необходимых для воспроизведения этих процессов. Академические медицинские центры составляют менее 5% больниц США, а это означает, что подавляющее большинство пациентов получают помощь в условиях ограниченных бюджетов, ИТ-команд мало, а структуры управления ограничены.

Такие платформы, как FURM и FAIR-AI, можно преобразовать и адаптировать в легкие наборы инструментов, которые удобно использовать в небольших организациях. Нам также нужны общие ресурсы (например, тщательные академические исследования, модели управления, стандартные методы оценки), которые дадут возможность всем системам здравоохранения эффективно и безопасно использовать ИИ для улучшения ухода за пациентами.

Призыв к действию: Формирование будущего здравоохранения

Сцена в зале суда, с которой я начал, — это не далекая антиутопическая фантазия; это наша неминуемая реальность. Руководители здравоохранения, особенно CMIO и CMO, должны активно выступать за стратегическое внедрение ИИ. Мы должны обучать наших врачей, инвестировать в необходимую инфраструктуру и развивать культуру, которая рассматривает инновации как краеугольный камень безопасности пациентов. Время пассивного наблюдения прошло. Будущее медицинской ответственности будет во все большей степени зависеть от того, воспользуемся ли мы возможностью использовать ИИ для улучшения медицинского обслуживания или допустим ошибку из-за упущения, чтобы определить наше наследие. Жизнь наших пациентов и целостность наших учреждений зависят от наших решительных действий сегодня.

Источник: Just_Super, Getty Images.

Это сообщение появляется через Влиятельные лица MedCity программа. Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в здравоохранении в MedCity News через влиятельных лиц MedCity. Нажмите здесь, чтобы узнать, как.