طوَّر فريق من الباحثين أول نظام كاميرا قابل للارتداء، يعتمد على الذكاء الاصطناعي، للكشف عن الأخطاء المحتملة في تقديم الأدوية لمرضى المستشفيات، ورصد هذه العملية بشكل دقيق.
وأثبت النظام قدرته العالية على التعرف على الأدوية التي يتم سحبها في بيئات سريرية مزدحمة، محققاً حساسية بنسبة 99.6%، ودقة بنسبة 98.8% في اكتشاف أخطاء تبادل القوارير.
وفق البحث، المنشور في دورية "npj Digital Medicine"، قال الباحثون إن هذا النظام يمكن أن يصبح أداة حاسمة للحفاظ على السلامة، وخاصة في غرف العمليات، ووحدات العناية المركزة، وأقسام الطوارئ.
تعد أخطاء خلط الأدوية من أكثر الحوادث الحرجة التي يتم الإبلاغ عنها في مجال التخدير، كما تعد السبب الأكثر شيوعاً للأخطاء الطبية الجسيمة في وحدات العناية المركزة.
أخطاء تبديل الحقن والقوارير
على نطاق أوسع، تشير التقديرات إلى أن حوالي 5% إلى 10% من جميع الأدوية التي يتم إعطاؤها تكون مرتبطة بأخطاء، وهو ما يؤثر على 1.2 مليون مريض سنوياً بتكلفة تصل إلى 5.1 مليار دولار.
تحدث أخطاء تبديل الحقن والقوارير، بشكل خاص، أثناء الحقن الوريدي، إذ ينقل الطبيب الدواء من القارورة إلى إبرة الحقن، ومن ثمَّ إلى المريض.
وتبلغ الأخطاء في التبديل حوالي 20% إذ يتم اختيار القارورة الخاطئة، أو يتم وضع علامة خاطئة على العبوة، بينما تحدث 20% من الأخطاء عندما يتم تصنيف الدواء بشكل صحيح، ولكنه يتم إعطاؤه بشكل خاطئ.
وتقول المؤلفة الرئيسية للدراسة، كيلي ميكالسون، أستاذة مساعدة في طب التخدير وإدارة الألم في كلية الطب بجامعة واشنطن، إن القدرة على مساعدة المرضى في الوقت الفعلي، أو منع حدوث خطأ في الدواء قبل أن يحدث فكرة قوية للغاية، وتضيف: "يمكننا أن نأمل في تحقيق دقة بنسبة 100%، لكن حتى البشر لا يمكنهم تحقيق ذلك".
وفي استطلاع شمل أكثر من 100 من مقدمي خدمات التخدير، كانت الغالبية ترغب في أن يكون النظام دقيقاً بنسبة تزيد عن 95%، وهو هدف حققه هذا النظام.
الحماية ضد الأخطاء الطبية
تمثل الإجراءات الحالية، مثل نظام الباركود الذي يقوم بقراءة محتويات القارورة بسرعة للتأكد من صحتها، إحدى وسائل الحماية ضد هذه الأخطاء.
ولكن قد ينسى الممارسون أحياناً تنفيذ هذا الفحص خلال المواقف الصعبة التي تتطلب التعامل بسرعة، لأنه يمثل خطوة إضافية في سير عملهم.
ولذلك، سعى الباحثون إلى تطوير نموذج تعلم عميق، مرتبط بكاميرا GoPro، يمكنه التعرف على محتويات القوارير والعبوات، وإبر الحقن، وإصدار تحذير مناسب قبل دخول الدواء إلى جسم المريض.
الذكاء الاصطناعي في المستشفيات
واستغرق تدريب النموذج شهوراً، إذ جمع المحققون مقاطع فيديو بدقة 4K لـ 418 عملية سحب للأدوية بواسطة 13 مقدم رعاية تخديرية في غرف العمليات، إذ تختلف إعدادات الإضاءة والترتيبات، وتم تسجيل هذه المقاطع، وتحديد محتويات المحقنات والقوارير لتدريب النموذج على التعرف على هذه المحتويات والحاويات.
ولا يقرأ النظام النصوص الموجودة على القارورة مباشرة، ولكنه يعتمد على مؤشرات بصرية أخرى مثل حجم القارورة، ولون غطاء القارورة، وحجم الطباعة على الملصق.
ومع ذلك، يواجه هذا النظام تحدياً كبيراً، فالأطباء في غرف العمليات يمسكون القارورة بشكل لا يسمح بظهور كامل لهذين العنصرين، وقد تكون بعض الحروف مغطاة بالأيدي التي تتحرك بسرعة أثناء العمل، وفي مواجهة هذه المعضلة، تعرَّف الذكاء الاصطناعي على القارورة التي يحملها مقدم الرعاية الصحية، وتجاهل العبوات الموجودة في الخلفية.
ويقول الباحثون إن هذا المستوى من الدقة يُظهر أن الذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق لديهما إمكانات هائلة لتحسين الأمان والكفاءة في مجموعة متنوعة من الممارسات الصحية.
