Система охорони здоров’я бореться з пропусками контрольних оглядів, що призводить до затримки діагностики, збільшення витрат і шкоди пацієнтам, якій можна запобігти. Згідно з дослідженнями Університету Вашингтона та лікарні Лахі, майже половина рекомендованих повторних обстежень у радіології ігнорується, що коштує галузі приблизно 3 мільйони доларів на рік. Inflo Health, платформа на основі штучного інтелекту, заснована медсестрою реанімаційного відділення Анжелою Адамс, розроблена, щоб подолати цю прогалину, гарантуючи, що критичні висновки не будуть втрачені в адміністративному хаосі.
Особиста вартість пропущених повторних тестів
Мотивація Адамса випливає з трагічного особистого досвіду. Її подруга, у якої діагностували гострий апендицит, під час комп’ютерної томографії виявила підозріле утворення в грудях. Знахідка була задокументована, але ніколи не була доведена до відома її лікаря. Десять місяців по тому утворенню діагностували метастатичний рак молочної залози. Вона померла через півтора року, у 2020 році. Ця подія спонукала Адамса та технічного директора Нейта Саттона створити Inflo Health за принципом «ніколи не пропускати подальше спостереження».
Як працює Inflo Health
Сучасна візуалізація, часто за допомогою штучного інтелекту, все частіше виявляє інцидентоми — несподівані знахідки, не пов’язані з основною причиною сканування. Ці відкриття вимагають подальших заходів, створюючи навантаження на вже перевантажену систему. Inflo Health використовує обробку природної мови (NLP) і великі мовні моделі (LLM) для автоматичного сканування радіологічних звітів, вилучення ключових даних і визначення пріоритетів для термінових випадків. Потім платформа інтегрується з існуючими робочими процесами лікарні, надсилаючи автоматизовані текстові повідомлення та сповіщення як пацієнтам, так і лікарям.
Автоматика обробляє 60-70% випадків планового повторного огляду. Складні сценарії, такі як повторні обстеження в онкології, передаються координаторам допомоги. Цей гібридний підхід розроблений, щоб звільнити клініцистів від зосередження на випадках високого ризику, а не витрачати час на ручне відстеження.
Системна проблема
Історично система охорони здоров’я спиралася на пряме спілкування між радіологами та терапевтами. Зараз системи автоматизовані, але перехід не був гладким. Адамс стверджує, що охорона здоров’я відстає від інших галузей у плані впровадження технологій. Наймання додаткового персоналу для вирішення проблеми нежиттєздатне; AI пропонує масштабоване рішення.
Реальні результати
Початкові результати свідчать про те, що Inflo Health може значно покращити показники подальшого спостереження. За даними Американського коледжу радіології, медичний центр Східної Алабами повідомив про збільшення на 74% проходження контрольних обстежень після впровадження платформи. Компанія стверджує, що на сьогоднішній день вплинула на життя 125 000 людей.
«Найвище покликання технологій — повернути людям дві найважливіші речі в житті, які неможливо купити: здоров’я та час», — підкреслює Адамс.
Inflo Health не призначений для заміни лікарів; він розроблений, щоб надати їм кращі інструменти для надання більш надійної та своєчасної допомоги. Платформа служить нагадуванням про те, що навіть у такій суворо регульованій сфері, як медицина, ефективність і спілкування можуть мати життєво важливі наслідки.
