人工智能提高医院效率 急症病人上房快5小时(图)
发布 : 2024-10-13 来源 : 明报新闻网 用微信扫描二维码，分享至好友和朋友圈 | 加关注  明声网温哥华 微信公众号 |
关于AI提高生产力和效率的能力，刚刚因人工神经网络的创新性研究而获得诺贝尔物理学奖的多伦多大学教授辛顿（Geoffrey Hinton），即便担忧AI对人类的威胁，甚至还辞去其谷歌公司副总裁的职位，却也坚信AI有助于许多行业发展，如医疗保健服务。
具体来说，其中一项AI可以发挥作用的地方就是缩短急诊室的轮候时间。而在新冠疫情期间，这个轮候时间大大增加。
以多伦多汉伯河医院为例，这家医院花重金打造了一个如同美国航天局（NASA）控制中心一般的急救指挥中心，而且运用机器学习，使得在急诊室接受过初诊的病患，能在很短的时间内被送去病房，其间的效率堪称全多伦多市最高。
汉伯河医院的资料显示，自2023年开始，急诊病患平均只需等待12小时左右便能被安排上病床。这明显短于安省约17个小时的平均时间，更是遥遥领先加国表现最差的医院。在那些地方，病人可能要在急诊室等待两到三天。
汉伯河医院临床计划副总裁沃洛斯（Peter Voros）展示指挥中心的功能。其中一个大屏幕显示病人在急诊室的「零区」（O-Zone）等候了多久。经验丰富的护士监控屏幕，如果病人等待的时间超过预估时间，护士就会介入。
另一个萤幕显示的是那些从安老院转院过来的病人已经住院多少天。根据安省法律，如果安老院的院友住院时间超过了省府规定的天数，院友有可能会失去原有的长期护理床位。
为避免发生这样的情况，当院友病人的住院时间临近上限时，住院天数的数字就会变成橙色，提醒医护人员在可能的情况下，加倍努力让这些病人出院回到安老院。指挥中心还有一项功能是分析大量资料，以预测医院何时何地需要最多的杂工和搬运工人。如果空出的病房没有马上清理，或是病人要等候很久才等到搬运员把他们送下来做CT扫描，医院就会陷入瘫痪。
汉伯河医院还与顾问公司德勤（Deloitte）合作，准备推出新工具，以预测急诊室的人潮，并让不需要立即接受急诊的病患，在急诊室的冷清时段预约时间。根据计划，病人可于11月开始，透过急诊室内的资讯站预约这些时段，并于明年3月前通过智能手机预约这些时段。
沃洛斯表示，「如果我们发现非常忙碌，而我们又多请了一位医生，Al就会改变预测，因为它现在知道还有另一位医生在工作。如果401公路上发生了大车祸，而我们又有大量的救护车将从事故现场驶回，那么Al就会知道这一点，并改变预测。」
多伦多市的其他医院也在逐步拓展AI的运用。在Michael Garron医院，8位急诊医师最近测试了AI记录员服务，让病历的书写自动化。在获得病患或近亲的同意后，医师们开启智能手机程序，记录医患之间的互动。AI记录员将互动内容转换成临床笔记，供医生检查和编辑。
急诊医师兼该部门IT主管罗森斯坦（David Rosenstein）说，「人们原先以为这在复苏室（resuscitation）是行不通的，因为它太混乱、太忙碌了。事实上情况恰恰相反，医生在病床边照顾重病病人时，无需再抽空做笔记。」
罗森斯坦医生发现，有了Al记录员，他每次轮班时都有时间多看两到三个病人。他的同事、急诊部主任Kyle Vojdani表示，这为他节省了以往每次轮班结束时花在制图上的时间。
该医院所有65位急诊医师都决定，自己掏腰包支付AI记录员的费用，以提高部门的效率，为冬季疾病激增做好准备。