Araştırmacılar, yardım etmenin en etkili yollarını simüle etmek için yaşam maliyeti krizinin etkisiyle mücadele eden haneleri “dijital olarak taklit etmek” için yapay zekayı (AI) kullanıyor.
NHS’nin karşı karşıya olduğu kış baskılarına karşı koymaya yardımcı olmak için başlatılan, veri analizinden makine öğrenimine uzanan bir düzineden fazla projeden biri.
Sağlık hizmeti, çok sayıda grip ve COVID vakasının baskısı, pandemi tarafından daha da kötüleşen büyük bir birikmiş iş yükü ve ambulanslar ile acil ve rutin bakım için artan bekleme süreleri altında çökerken geliyor.
Health Data Research UK (HDR) tarafından başlatılan 16 proje, bulguları Mart ayı sonuna kadar sunmayı umuyor.
Sağlık Bakanı Steve Barclay, amacın, hükümetin 800.000 £ fon sağlamasıyla koronavirüs aşılarının hızla piyasaya sürülmesine yol açan “inovasyon ruhunu” kanalize etmek olduğunu söyledi.
Bir NHS çalışanıysanız ve deneyimlerinizi bizimle anonim olarak paylaşmak istiyorsanız, lütfen [email protected] adresine e-posta gönderin.
Projelerin birçoğu hastane personeli üzerindeki baskıyı azaltmak için teknolojiyi kullanmanın yollarını ararken, diğerleri NHS’nin karşı karşıya olduğu sorunların temel nedenlerinden bazılarını ele almaya çalışıyor.
Böyle bir girişim, ev ortamlarını “dijital olarak taklit etmek” ve evdeki insanların, özellikle de çocukların sağlık standartlarını iyileştirebilecek müdahaleleri simüle etmek için mevcut verileri ve yapay zekayı kullanır.
King’s College London’dan Dr Martin Chapman şöyle açıklıyor: “Soğuk, nemli ve küflü evlerde yaşamak çocuklarda göğüs rahatsızlıklarına ve ergenlerde akıl sağlığı sorunlarına yol açıyor ve artan enerji maliyetleri, her zamankinden daha fazla insanın ısı yoksulluğu ile yaşadığı anlamına geliyor.
“Ev ortamlarını dijital olarak taklit etmek için AI kullanarak gençlerin sağlığı üzerindeki enerji faturalarına destek gibi müdahalelerin etkinliğini araştırıyoruz ve simüle edilmiş müdahalelerin etkisini değerlendiriyoruz.
“Bu, sağlık koşullarını iyileştirmek, eşitsizlikleri azaltmak ve karşılığında NHS hizmetleri üzerindeki baskıları azaltmak için gelecekteki politika değişikliklerine rehberlik etmeye yardımcı olacaktır.”
Daha fazla oku:
Ambulans müdahale süreleri rekor düzeyde en kötü
Yerel hastanenizde kaç tane boş yatak var?
1:02 “Gördüklerime inanamadım”
Projelerden bazıları nelerdir?
Siren’e güç sağlayan aynı altyapıyı kullanarak, pandeminin zirvesinde COVID hakkında düzenli olarak kamuya açık verileri toplayan ve yayınlayankış baskıları alt çalışması, gribi ve yaygın bir çocuk hastalığını içerecek şekilde genişlediğini görecek. Solunum Sinsityal Virüsü (RSV).
Başka bir proje, klinisyenlerin yüksek riskli hastaları daha kolay tanımlamasına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmayı amaçlıyor.
Bir yapay zeka modeli, hasta verilerini analiz ederek bir hastanın yatacağı en uygun servisi, en acil kötüleşme riski taşıyanları ve birinin ne zaman taburcu edilip edilmemesi gerektiğini önerebilir.
Ayrıca hastaneden taburcu olma sürelerine odaklanan DS4SmartDischarge adlı bir proje var.
Bu, bilgisayarların hastaları farklı taburcu olma risklerine göre sınıflandırmasına yardımcı olmak için makine öğrenimini (bir bilgisayara kendi başına bir şey yapmasını öğretme süreci) kullanır.
Sağlık çalışanları, hastane liderleri ve Akut Tıp Derneği’nden oluşan başka bir ekip de aynı gün acil bakıma ihtiyacı olan hastaları belirleyen bir model oluşturmaya yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanıyor.
Hastalar kan basıncı, ilaçlar ve yatak başı testleri gibi verilere göre derecelendirilerek personelin hastaneye geldikten sonraki dört saat içinde karar vermesine yardımcı olunacak.
Proje lideri Profesör Elizabeth Sapey, çalışmanın “bakımdaki eşitsizlikleri azaltmaya ve acil servisler üzerindeki baskıyı hafifletmeye” yardımcı olacağını söyledi.
‘Gelişen baskılara hızlı tepki’
Projeler, sağlık hizmetini saran mevcut kriz için çok geç kalınsa da, uzun vadede sağlık hizmetinin daha iyi başa çıkmasına yardımcı olacak sonuçlar üreteceği umulmaktadır.
HDR’nin baş bilim adamı Profesör Cathie Sudlow, NHS’deki “önemli ağrı noktalarına” odaklanacaklarını söyledi.
“Mevcut verileri, araştırma ekiplerini ve altyapıyı kullanarak, bu projeler NHS üzerinde gelişen baskılara hızla yanıt verebiliyor” diye ekledi.
Projelerin her biri, planlara sponsor olan Sağlık Bakanlığı’ndaki analistlerle ortak olmuştur; Ulusal İstatistik Ofisi; ve Birleşik Krallık Sağlık Güvenliği Ajansı.
Bulgular Mart ayında teslim edildikten sonra, yıl içinde yayınlanacakları umulmaktadır.
