Gall Offeryn AI Diweddaraf Microsoft Ragweld Apwyntiadau Meddyg a Gollwyd

Rhwng y prinder meddygon hyfforddedig, prinder staff nyrsio, ac athreuliad cyffredinol ymhlith gweithwyr gofal iechyd, nid yw sicrhau apwyntiad meddyg yn dasg hawdd yn y dirwedd glinigol gyfoes. Yn wir, ni fu’r gwerth amser ar gyfer apwyntiadau erioed yn uwch.

Y darn hwn yw'r union beth y mae teclyn deallusrwydd artiffisial (AI) diweddaraf Microsoft yn ceisio mynd i'r afael ag ef: lleihau apwyntiadau gofal iechyd a gollwyd. Ysgrifennodd Merav Davidson, Is-lywydd Diwydiant AI Microsoft, yn y Blogiau Diwydiant Microsoft: “Mae cost flynyddol apwyntiadau a gollwyd yn y diwydiant gofal iechyd yn fwy na $ 150 biliwn yn yr UD yn unig. Mae colli apwyntiadau nid yn unig yn arwain at ddirywiad yn iechyd cleifion, ond mae effeithiau economaidd sioeau cleifion yn effeithio’n sylweddol ar weithrediadau clinig a chyfrifiadau costau sefydlog, gan arwain at ormodedd o staff ac amser segur heb ei drefnu, gan adael darparwyr gofal iechyd yn y pen draw yn cael trafferth gyda llawdriniaethau bob dydd.”

Davidson yn amlygu ffenomen bwysig. Mae colli apwyntiadau nid yn unig yn niweidiol i'r claf, ond hefyd i'r ecosystem glinigol gyfan. Er enghraifft, os na fydd claf yn ymddangos ar gyfer y slot a ddyrannwyd iddo, ni fydd yr ystafell honno bellach yn cael ei defnyddio am y cyfnod hwnnw. Yn y rhan fwyaf o sefyllfaoedd, ni ellir ei lenwi â’r person nesaf mewn ciw, o ystyried ei fod yn wasanaeth sy’n seiliedig ar apwyntiad, ac mae’n debygol na fydd y person nesaf yn cyrraedd tan ei amser penodedig. Er y gall un neu ddau o slotiau apwyntiad a gollwyd fod yn ddibwys, o'u hystyried mewn persbectif cyfannol, mae'r amser segur hwn yn costio biliynau o ddoleri i'r system bob blwyddyn. Yn bwysicach, efallai, yw'r ffaith bod apwyntiad wedi'i wastraffu yn gyfle a gollwyd i rywun arall yr oedd gwir angen iddo weld meddyg ond nad oedd yn gallu mynd i mewn. O ystyried bod rhestrau aros presennol ar gyfer meddygon gofal sylfaenol yn golygu amseroedd aros o fisoedd o hyd. yn genedlaethol, mae hon yn broblem wirioneddol.

HYSBYSEB

Mae offeryn Microsoft wedi'i ymgorffori yn ei blatfform Cloud for Healthcare cadarn ac mae ganddo gromlin ddysgu hawdd: “Mae'n hawdd defnyddio'r model a gellir ei hyfforddi o fewn dwy awr yn unig, gan adael y darparwr gofal iechyd yn barod i ddefnyddio'r datrysiad o fewn un diwrnod yn unig. Mae'r cynnig hwn o fudd i glinigwyr a chleifion. Gyda rhyngwyneb hawdd ei ddefnyddio a chyfarwydd, mae rhagfynegiad apwyntiadau a gollwyd yn grymuso staff swyddfa a chlinigwyr i ragfynegi sioeau cleifion heb hyfforddiant na staffio gwyddor data.”

Mae Davidson yn esbonio ymhellach “Canfuwyd bod gwahanol fathau o ddata mewnbwn yn arwyddocaol o ran rhagweld apwyntiadau a gollwyd yn y maes gofal iechyd. Mae demograffeg, patrymau hanesyddol, penderfynyddion cymdeithasol, a data apwyntiadau megis math ac amser o’r dydd yn enghreifftiau mewnbwn y gall timau gofal eu defnyddio i hyfforddi’r model.” Mae cymhlethdodau y tu ôl i'r meddalwedd wedi bod wedi'i egluro'n fanwl gan Microsoft, sydd hefyd yn mynnu “Nid yw'r model wedi'i hyfforddi ymlaen llaw a bydd angen iddo gael ei hyfforddi gan ddefnyddiwr darparwr gofal iechyd.”

HYSBYSEB

Yn nodedig, nid clinigau a lleoliadau cleifion allanol yw’r unig leoedd y gallai’r offeryn hwn fod o fudd iddynt. Yn y pen draw, efallai y bydd rôl sylweddol i’r feddalwedd hon ym mron pob lleoliad clinigol, yn amrywio o’r adran achosion brys i sefyllfaoedd gofal cleifion mewnol.

Yn wir, er ei bod yn debygol y bydd angen mwy o waith a phrofi ar yr injan AI hwn cyn y gellir gwireddu ei lawn botensial, mae'r cysyniad yn addawol o ran defnyddio data a metrigau gwrthrychol i wella canlyniadau clinigol.