يمكن لأحدث أدوات الذكاء الاصطناعي من Microsoft توقع مواعيد الطبيب الفائتة

بين ندرة الأطباء المدربين ونقص طاقم التمريض والتناقص العام بين العاملين في مجال الرعاية الصحية ، فإن تأمين موعد مع الطبيب ليس بالمهمة السهلة في المشهد الإكلينيكي المعاصر. في الواقع ، لم تكن القيمة الزمنية للمواعيد أعلى من أي وقت مضى.

هذه القطعة هي بالضبط ما تحاول أداة Microsoft للذكاء الاصطناعي (AI) الأحدث معالجته: تقليل مواعيد الرعاية الصحية الفائتة. كتبت ميراف ديفيدسون ، نائبة رئيس شركة مايكروسوفت للذكاء الاصطناعي ، في مدونة مايكروسوفت الصناعية: "إن التكلفة السنوية للمواعيد الفائتة في صناعة الرعاية الصحية تزيد عن 150 مليار دولار في الولايات المتحدة وحدها. لا تؤدي المواعيد الفائتة إلى تدهور صحة المرضى فحسب ، بل تؤثر الآثار الاقتصادية لعدم حضور المريض بشكل كبير على عمليات العيادة وحسابات التكلفة الثابتة ، مما يؤدي إلى زيادة عدد الموظفين ووقت تعطل غير مجدول ، مما يجعل مقدمي الرعاية الصحية يعانون في نهاية المطاف من العمليات اليومية ".

يسلط ديفيدسون الضوء على ظاهرة مهمة. المواعيد الفائتة لا تضر فقط بالمريض ، ولكن أيضًا بالنظام الإكلينيكي بأكمله. على سبيل المثال ، إذا لم يظهر المريض في الفترة الزمنية المخصصة له ، فلن يتم استخدام هذه الغرفة الآن لتلك الفترة الزمنية. في معظم الحالات ، لا يمكن ملؤها فقط بالشخص التالي في قائمة الانتظار ، نظرًا لأنها خدمة قائمة على المواعيد ، ومن المحتمل ألا يصل الشخص التالي حتى الوقت المخصص له. على الرغم من أن واحدة أو اثنتين من خانات المواعيد الفائتة قد تكون ضئيلة ، عند النظر إليها من منظور شامل ، فإن هذا الوقت غير المستخدم يكلف النظام مليارات الدولارات سنويًا. والأهم من ذلك ، ربما ، هو حقيقة أن الموعد الضائع هو فرصة ضائعة لشخص آخر كان بحاجة فعلاً لرؤية الطبيب ولكنه لم يكن قادرًا على الوصول إليه. نظرًا لأن قوائم الانتظار الحالية لأطباء الرعاية الأولية تتطلب فترات انتظار طويلة لأشهر على الصعيد الوطني ، هذه مشكلة حقيقية للغاية.

إعلان

تم تضمين أداة Microsoft في منصة Cloud for Healthcare القوية الخاصة بها ولديها منحنى تعليمي سهل: "يمكن نشر النموذج بسهولة ويمكن تدريبه في غضون ساعتين فقط ، مما يجعل مقدم الرعاية الصحية جاهزًا لاستخدام الحل في غضون يوم واحد فقط. هذا العرض يفيد كل من الأطباء والمرضى. من خلال واجهة سهلة الاستخدام ومألوفة ، يعمل التنبؤ بالمواعيد الفائتة على تمكين موظفي المكتب والأطباء من توقع عدم حضور المريض دون تدريب في علوم البيانات أو طاقم عمل ".

يوضح ديفيدسون كذلك أنه "تم العثور على أنواع مختلفة من بيانات الإدخال لتكون مهمة في توقع المواعيد الفائتة في مجال الرعاية الصحية. تعد الخصائص الديمغرافية والأنماط التاريخية والمحددات الاجتماعية وبيانات المواعيد مثل النوع والوقت من اليوم أمثلة إدخال يمكن لفرق الرعاية استخدامها لتدريب النموذج ". كانت التعقيدات وراء البرنامج شرح بالتفصيل بواسطة Microsoft ، التي تصر أيضًا على أن "النموذج ليس مدربًا مسبقًا وسيحتاج إلى تدريب من قبل مستخدم مقدم الرعاية الصحية."

إعلان

والجدير بالذكر أن العيادات ومراكز العيادات الخارجية ليست هي الأماكن الوحيدة التي يمكن أن تستفيد منها هذه الأداة. قد يكون لهذا البرنامج دور مهم في نهاية المطاف في جميع البيئات السريرية تقريبًا ، بدءًا من قسم الطوارئ وحتى حالات رعاية المرضى الداخليين.

في الواقع ، على الرغم من أن محرك الذكاء الاصطناعي هذا يحتاج على الأرجح إلى مزيد من العمل والاختبار قبل أن تتحقق إمكاناته الكاملة بالكامل ، فإن المفهوم واعد فيما يتعلق باستخدام البيانات والمقاييس الموضوعية لتحسين النتائج العرفية.