Systém zdravotní péče se potýká se zmeškanými následnými schůzkami, což má za následek zpoždění diagnostiky, zvýšené náklady a poškození pacientů, kterým lze předejít. Podle výzkumu z University of Washington a Lahey Hospital je téměř polovina doporučených následných vyšetření v radiologii ignorována, což průmysl stojí přibližně 3 miliony dolarů ročně. Inflo Health, platforma poháněná umělou inteligencí, kterou založila sestra JIP Angela Adamsová, je navržena tak, aby překlenula tuto mezeru tím, že zajistí, aby se kritická zjištění neztratila v administrativním chaosu.
Osobní náklady na zmeškané opakované testy
Adamsova motivace pramení z tragické osobní zkušenosti. Její kamarádka, které diagnostikovali akutní zánět slepého střeva, objevila při CT vyšetření podezřelý útvar v hrudníku. Nález byl zdokumentován, ale nikdy na něj nebyl upozorněn její lékař. O deset měsíců později byla masa diagnostikována jako metastázující rakovina prsu. Zemřela o rok a půl později, v roce 2020. Tato událost přiměla Adamse a CTO Nate Suttona k vytvoření Inflo Health, založeného na principu „nikdy nezmeškejte následnou kontrolu“.
Jak Inflo Health funguje
Moderní zobrazování, často podporované umělou inteligencí, stále častěji odhaluje incidentomy – neočekávané nálezy, které nesouvisí se základní příčinou skenování. Tyto objevy vyžadují následnou kontrolu a zatěžují již tak přetížený systém. Inflo Health využívá zpracování přirozeného jazyka (NLP) a velké jazykové modely (LLM) k automatickému skenování radiologických zpráv, extrahování klíčových dat a upřednostňování naléhavých případů. Platforma se pak integruje se stávajícími nemocničními pracovními postupy a odesílá automatické textové zprávy a upozornění jak pacientům, tak lékařům.
Automatizace řeší 60–70 % případů rutinního opakovaného vyšetření. Složité scénáře, jako jsou opakovaná vyšetření na onkologii, se předávají koordinátorům péče. Tento hybridní přístup je navržen tak, aby umožnil lékařům soustředit se na vysoce rizikové případy, místo aby ztrácel čas ručním sledováním.
Systémový problém
Historicky se zdravotnický systém spoléhal na přímou komunikaci mezi radiology a internisty. Systémy jsou nyní automatizované, ale přechod nebyl hladký. Adams tvrdí, že zdravotnictví zaostává za ostatními odvětvími, pokud jde o přijetí technologií. Najímání dalšího personálu k vyřešení problému je neudržitelné; AI nabízí škálovatelné řešení.
Skutečné výsledky
První výsledky naznačují, že Inflo Health může výrazně zlepšit míru sledování. East Alabama Medical Center oznámilo 74% nárůst dokončení následných zkoušek po implementaci platformy, podle American College of Radiology. Společnost tvrdí, že dosud ovlivnila životy 125 000 lidí.
„Nejvyšším posláním technologie je vrátit lidem dvě nejdůležitější věci v životě, které si nelze koupit: zdraví a čas,“ zdůrazňuje Adams.
Inflo Health není určen k tomu, aby nahradil lékaře; je navržen tak, aby jim poskytl lepší nástroje k poskytování spolehlivější a včasné péče. Platforma slouží jako připomínka toho, že i ve vysoce regulovaném oboru, jako je medicína, může mít efektivita a komunikace život zachraňující důsledky.
