Takket være Hollywood-blokker som iRobot og The Terminator, tror mange av oss at Artificial Intelligence (AI) handler om roboter. Mens det er eksempler på dette, som bruken av roboter i kirurgi, handler AI for det meste ikke om oppmerksomhetsfangende humanoide bots.

Automatisering er faktisk en av de vanligste og største fordelene ved AI i sin nåværende form. For helsevesenet kan å kunne automatisere grunnleggende oppgaver i drift og administrasjon føre til bedre pasienterfaring, servicekvalitet, bedre prosjektimplementering og lavere kostnader.

Fremskritt i AI og maskinlæring skaper et skifte i hvordan teknologien brukes og data benyttes i hverdagens helsemiljøer. Mulighetene for disse fremvoksende teknologiene er kritiske som praktikere og bedrifts- og IT-ledere arbeider for å muliggjøre forbedrede kliniske utfall, pasienterfaring og sykehusoperasjoner.

Gjennom AI og maskinlæring kan datamaskiner lære å gjenkjenne mønstre i ustrukturert data - informasjon som kommer i mange forskjellige former og derfor er vanskelig å lagre med tradisjonelle databaser - på en måte som gjør det mulig å bruke automatisering. I løpet av de neste to til tre årene vil innovasjoner i elektroniske helseposter (EHR), inntektssyklus og operasjoner se AI aktivert i hele helsevesenet, både offentlig og privat. AI vil bli integrert i de kliniske arbeidsflytene i eksisterende verktøy som EHRs og medisinsk bildeteknologi, for eksempel bildearkiverings- og kommunikasjonssystemer (PACS), som gir praktikere med sanntidsdata på omsorgspunktet.

Lås opp muligheten

AI utjevner spillfeltet som prosjekter og innovasjoner som tidligere ble ansett å være ute av drift, enten som for kostbare eller tidkrevende er nå mulig. Hvis kostnaden for et nytt prosjekt kan reduseres med 50 prosent ved bruk av AI for å automatisere nøkkelaspekter, blir prosjektet nå mulig. I tillegg kan kostnadsbesparelser i et område frigjøre midler til å investere i andre områder.

Som ventetider øker og bemanning fortsetter å være et problem i NHS, å sette AI til å bruke i automatisering av grunnleggende oppgaver og prosesser kan resultere i en bedre total kvalitet på omsorg.

I radiologi bruker PACS-systemer AI til å automatisere oppgaver som arbeidslisteoptimalisering og hengende protokoller - kritiske applikasjoner som kan forbedre arbeidsflyt og produktivitet for radiologer og radiologiadministratorer. Det har en positiv innvirkning på pasientomsorgen, men også på produktivitet og dermed ventetider.

(Bilde: © Bilde Kreditt: Alt Mulig / Shutterstock)

Effekt av automatisering

Da disse nye verktøyene er implementert, er det viktig å ha den rette infrastrukturen for å støtte høy ytelse - rask, pålitelig og i stand til å håndtere mye data. Utenfor radiologi kan automatisering få stor innvirkning på mange operative og administrative områder:

Raskere data for å berike EHR

NHS arbeider for å modernisere evnen til EHR til å generere og trekke ut data i så nær sanntid som mulig. Teknologiutbydere kan nå implementere systemer med nye APIer og nye måter å utnytte data på. Slike anstrengelser kan redusere lege frustrasjon og øke pasienten omsorg som leger og sykepleiere får den informasjonen de trenger til rett tid, i riktig setting.

Forbedret bestilling

En av de mest tidkrevende prosessene for leger er reseptbehandlingsprosessen innenfor EMR. For ti år siden kunne en lege skrive en ordre på et reseptbelagte pute i løpet av sekunder, sammenlignet med de flere klikkene i tar for å fullføre et resept nå. Imidlertid har medisinske prosesser flyttet seg siden da, og reseptene må bli forespurt og logget digitalt. Prediktive teknologier og AI kan gjøre en reell innvirkning på å drive effektivitet i dette området. Verktøy som stemmeaktiverte virtuelle assistenter kommer frem for å forbedre resept- og pasientplanlegging.

Adaptiv bemanning

Helsesystemer begynner å bruke maskinlæring for å justere bemanning for å støtte svingende pasientvolum i nødavdelingen og redusere ventetider i ambulatoriske tjenester. Ved å bruke historiske data over flere kilder, kan NHS Trusts forstå når man skal skalere opp ansatte for å håndtere en tilstrømning av pasienter for den kommende influensasongen eller rampe opp andre støttepersonell under varmt vær for å sikre en jevn pasientopplevelse i A & E.

Konklusjon

Det er klart at AI har stort potensial for å forbedre helsetjenester, en bransje som lenge har følt presset av budsjett- og ressursbegrensninger. AI vil lette nyskapende og transformative teknologier, som bidrar til å oppnå bedre resultater samtidig som det bidrar til å redusere driftskostnadene. I motsetning til folkelig tro dreier det seg ikke bare om roboter som støtter mennesker i operasjoner. Den har allerede startet på den administrative siden, og mulighetene for fremtiden er ubegrensede.

Peter Gadd, VD Northern EMEA at Ren lagring

  • Vi har også fremhevet de beste AI-plattformene for virksomheten