Einige Krankenhäuser finden es schwierig, die KI in ihrem Unternehmen zu skalieren – bei diesem Prozess wird oft durch unzureichende Technologieinfrastrukturen, unterschiedliche Bedürfnisse in Bezug auf Spezialitäten und die Notwendigkeit einer starken Datenverwaltung kompliziert.
Wenn es darum geht, KI in Krankenhäusern zu skalieren, ist es am besten, kleine, iterate und dann sorgfältig zu beginnen, sagte Dr. Kathleen Provanzana, medizinischer Direktor bei OhioHealth, während eines Webinars in dieser Woche.
„Der Prozess beginnt mit Handeln – und lassen Sie sich nicht perfekt dem guten Weg lassen“, erklärte sie.
Ihr in Zentral in Ohio ansässiges Gesundheitssystem betreibt 16 Krankenhäuser, Hunderte von ambulanten Standorten und etwa 100 Büros der Grundversorgung. Derzeit skaliert es eine KI -Lösung, mit der sie im Jahr 2022 mit dem Pilotieren begann: KI -System der digitalen Diagnostik, das autonom diagnostiziert diabetische Retinopathie. Das System, das als Lumineticscore-Plattform bezeichnet wird, verwendet FDA-mit FDA-versierte KI-Modelle, um diabetische Retinopathie aus Netzhautbildern zu erkennen, die während eines Besuchs der Grundversorgung aufgenommen wurden. Die KI liefert diagnostische Ergebnisse am selben Tag, ohne dass ein Spezialist erforderlich ist, was eine sofortige Nachsorgepflege ermöglicht.
Als OhioHealth seine Partnerschaft mit digitaler Diagnostik begann, hatte das System in seiner Grundversorgung etwa 45.000 Diabetiker. Jetzt ist diese Zahl auf mehr als 50.000 gestiegen-und 25-30% dieser Patienten haben eine diabetische Retinopathie, sagte Dr. Provanzana.
Die diabetische Retinopathie ist eine diabetesbedingte Augenkrankheit, die Blutgefäße in der Netzhaut schädigt und zu Sehverlust führen kann, wenn sie nicht frühzeitig nachgewiesen und behandelt wird.
Als OhioHealth begann, digitale Diagnostik -Lösung zu steuern, stellte OhioHealth 10 Diagnosekameras ein. Das Hauptziel des Gesundheitssystems war es, seine diabetische Retinopathie -Screening -Rate zu verbessern, die im Jahr 2021 bei 35% niedrig war, so Dr. Provanzana. Sie stellte auch zusätzliche Ziele fest, Diagnosen am selben Tag zu erreichen, die Belastung für Augenärzte zu verringern und die Effizienz der Klinik zu erhöhen.
„Ich würde auch mitteilen, dass es einen Teil der Belastung unseres Überweisungspersonals verringert. Jetzt, wo wir einen Patienten im Büro überprüfen können, müssen wir keine Überweisung an einen externen Augenpflegeanbieter durchführen, es sei denn, der Patient schabelt leider negativ“, erklärte sie.
OhioHealth hat jetzt etwa 40 Kameras der digitalen Diagnostik in seinem Fußabdruck, erklärte Dr. Provanzana.
Ein Grund, warum OhioHealth seine Verwendung dieses KI -Tools skaliert, ist, dass es gut in bestehende Workflows passt, bemerkte sie.
Die Planungsmerkmale der Plattform haben Diabetiker, die nach Augenuntersuchungen zu sehen sind, und helfen, die Mitarbeiter der Grundversorgung einfach zu erstellen. Diagnoseergebnisse werden auch sofort im Posteingang EHR und Anbieter abgegeben, und positive Ergebnisse umfassen einen Überweisungs -Hyperlink mit den nächsten Schritten, sagte Dr. Provanzana.
Während des gesamten Pilotprozesses erfuhr OhioHealth, wie viel Site -Auswahl ankommt – Dr. Provanzana wies darauf hin, dass das Gesundheitssystem jetzt weiß, dass sie die Grundversorgung mit hohen Bänden und unterversorgten Bevölkerungsgruppen priorisieren kann.
Sie betonte auch die Bedeutung des Anbieters Buy-In.
„Wir haben einige Mitarbeiter, die die Verwüstungen von Diabetes gesehen haben – die Patienten oder Angehörigen betroffen und sie ihr Sehvermögen beraubt – und sie wurden in ihren Büros Champions. Wir mussten Anbieter haben, die den Wert des Screenings in der Grundversorgung wirklich sahen. Wir hatten einige Anbieter, die sehr an den goldenen Standard gebunden waren. Wir machen, indem wir uns an dieser Idee festhalten? “ Dr. Provanzana erklärte.
Insgesamt verzeichnete OhioHealth innerhalb von 12 Monaten nach der Einführung der digitalen Diagnostik-Lösung eine Erhöhung der diabetischen Augenuntersuchungen-sowie eine Erhöhung der positiven Diagnosen von gegenüber dem Vorjahr um 1,7.
Sobald das AI-basierte Screening in die Workflows der Mitarbeiter integriert ist, wird er routinemäßig-genau wie das Überprüfen eines wichtigen Zeichens, erklärte Dr. Provanzana.
Foto: Flickr -Benutzer Rakesh Rocky
