Geleceğin hastanelerini belirleyecek kritik faktör ortaya çıktı.

1960 yılında, İngiliz doktor Lord Taylor, The British Medical Journal dergisinde “Geleceğin Hastaneleri” başlıklı bir makale yayınlamış ve bu makalede gelecekteki hastanelerin altyapısını değişen tıbbi ihtiyaçlara uyarlaması ve bakımı hastalara göre düzenlemesi gerektiğini öngörmüştür.

O zamandan beri, “geleceğin hastanesi” konusundaki tartışmalar genellikle akıllı hasta odaları, otomatik kayıt sistemleri, tele-tıp, robotlar ve uzaktan cerrahi gibi çeşitli teknolojilere odaklanmıştır.

Yanılmayın: Bu teknolojiler önemlidir. Ancak, geleceğin hastanesinin tanımı söz konusu olduğunda, Taylor’ın temel gözlemi hala kritiktir: Geleceğin hastanesi, bu çözümlerin hastalara göre ne kadar iyi koordine edildiğiyle tanımlanacaktır.

Bugünün birçok hastanesi, onlarca yıl önce inşa edilmiş altyapı ve teknoloji ile çalışmaktadır. Hastaneyi işler kılmak için kullanılan teknolojiler, klinik kayıt sistemlerinden personel platformlarına ve finansal sistemlere, tedarik uygulamalarından tutunarak farklı zamanlarda satın alınmış ve farklı sorunları çözmek amacıyla tasarlanmıştır; bu durum parçalanmış sistemlerin ortaya çıkmasına neden olmuştur.

|

Benim girişimsel kardiyologluk kariyerimde ve şimdi de bir teknoloji şirketi çalışanıyken, hastane yöneticilerinin günlük olarak karşılaştığı ve rutin—hatta sıradan—görünmesine rağmen hasta bakımının kritik öneme sahip olduğu sorularla mücadele ettiğini gördüm. Örneğin: Hangi yataklar mevcuttur ve yeterli sayıda personel tarafından yönetilmektedir? Hangi hastalar taburcu edilebilir? Hangi ameliyathaneler gecikmeli çalışmaya meyillidir? Yarınki işlemler için gerekli malzemeler stokta mı bulunmaktadır? Bir sigorta şirketi, bakımın bir sonraki aşaması için onay verdi mi? Bu hastanın yatışı sırasında yapılması gereken MR çekimi gerçekten gerekli midir veya ayakta tedavi olarak daha güvenli bir şekilde planlanabilir mi?

Bu parçalanmış gerçeklikte, zorluk mevcut iş akışlarına uygun olacak ve hastanelerin koordineli bir kurum olarak çalışmasını sağlayacak bir şekilde yeni teknolojileri mevcut sistemlerle entegre etmektir.

Sorun genellikle veri eksikliği değildir. Daha çok, cevap birden fazla bağlantısız sistemden elde edilen verilerin birleştirilmesiyle bulunur. Son on yılda veri miktarında büyük bir artış yaşanmıştır. Günümüzde sağlık sektörü, dünya genelindeki toplam dijital verinin yaklaşık üçte birini oluşturmaktadır ve hastaneler klinik bilgileri dijitleştirme ve paylaşma konusunda önemli ilerlemeler kaydetmiştir.

Bu veri bolluğu şu anda anlamlı içgörülere dönüşmüyor. Hastanelerin %71’i, gerekli klinik bilgilerin hasta bakımının sağlandığı anda rutin olarak mevcut olduğunu belirtirken, federal sağlık BT verilerine göre yalnızca %42’si doktorların hastaları tedavi ederken bu bilgilere düzenli olarak başvurduğunu ifade etmiştir.

Veri toplamada yetenekliyiz, ancak bunu eyleme dönüştürülebilir sonraki adımlara çevirme konusunda hala yapılması gerekenler var.

Bu hedefe ulaşmak, elektronik sağlık kaydı sistemi, görüntüleme kuyrukları ve laboratuvar sistemleri gibi birden fazla sistemi birleştirmeyi gerektirir. Günümüzde çalışanlar genellikle içgörüleri bağlantısız kaynaklardan elde etmeli ve hatta manuel süreçlere başvurmalıdır; bu da operasyonel bir resim oluşturmayı zorlaştırır. Örneğin, bir hemşire yöneticisi, gün için mevcut hasta sayısına göre birimin yeterince personel tarafından yönetildiğine inanabilirken, acil servise ek hastaların gelmesinin beklendiğinin veya sabah taburcu edilen hastaların akşam saatlerinde de taburcu olabileceğinin farkında olmayabilir. Bir ameliyat planlayıcısı, gerekli implantın zamanında teslim edilip edilmediğini bilmeden boş bir ameliyathaneyi görebilir.

Artan hasta hacmi ve daha karmaşık bakım vakalarıyla birlikte, mevcut durum sürdürülebilir değildir.

Hastaneler, yıllarca süren altyapıyı tek gecede değiştiremez. Ancak yapay zeka bu boşluğu kapatmaya yardımcı olabilir—birçok hastane, topluluklarındaki daha fazla kişiye bakım sağlamak için kapasiteyi artırırken maliyetleri düşürmekte ve daha hızlı hizmet sunmaktadır. Önemli olan bu teknolojinin kullanımının yaygınlaştırılmasıdır.

Yapay zeka, verilerdeki örüntüleri tespit etmede güçlüdür; bu nedenle hastane yöneticilerinin hasta talebi, personel ve hastane kaynakları arasındaki karmaşık dengeyi sağlamak için çeşitli veri kaynaklarından anlamlı ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmelerine yardımcı olmak için idealdir.

Ancak Taylor’ın vizyonunu tam olarak gerçekleştirmek için yapay zekanın hastanelerin sadece tahmin yapmakla kalmayıp aynı zamanda koordinasyonu sağlamalarına da yardımcı olması gerekmektedir. Bir ameliyathanenin programı değiştiğinde, personel, malzemeler, hasta hazırlığı ve iyileşme kapasitesi de buna göre ayarlanmalıdır. Acil servise olan talep arttığında, hastanelerin olası kabul edilecekleri hastaları belirleyebilmesi, uygun şekilde donatılmış yatakları bulabilmesi, taburcu edilmesi geciken hastaları tespit edebilmesi ve rutin engellerin kapasite sorunlarına dönüşmesini önlemek için gerekli çözümleri bulabilmesi gerekir.

Amaç, bir kurumun bir bölümünde yapılan kararın diğerini nasıl etkilediğini anlayan operasyonel bir katman oluşturmaktır; ancak bu süreçte insanların kontrolünü sağlamaktır.

Amaç, kapalı döngü işlemini gerçekleştirmektir: Bir sorunu tespit edin, mevcut iş akışı içinde hareket edin, etkinin ölçün ve değişiklikler olduğunda en iyi alternatif yolu sağlayın. Hastaneler hiçbir zaman bir müdahalenin bekleme sürelerini azaltıp azaltmadığını, kapasiteyi serbest bırakıp bırakmadığını veya gecikmeleri önleyip önlemediğini merak etmemelidir.

Bu nedenle yapay zeka, yalnızca model doğruluğuyla değil, aynı zamanda daha fazlasıyla değerlendirilmelidir. İdeal olarak tek bir başarı göstergesi vardır: Bu teknoloji hasta bakımının kalitesini verimli bir şekilde artırmaya yardımcı oluyor mu?

Bunun için önerilerin ne kadar hızlı eyleme dönüştüğünü, kaç manuel aktarımın kaldığını ve sonuçların iyileşip iyileşmediğini ölçmek gerekir. İnsan denetimi, izlenebilir veri ve kayıtlarla operasyonel zeka koordinasyon işini azaltabilir ve hastanelerin daha erken yanıt vermesine yardımcı olabilir.

Taylor, 1960 tarihli raporunu şu tavsiyeyle bitirmiştir: “Hastayı her zaman önceliğiniz olarak konumlandırın.”

Hastaneler onlarca yıldır ne olduğunu kaydeden sistemler inşa etmiştir. Geleceğin hastanesi, bir sonraki adımın nasıl koordine edileceği konusunda ne kadar iyi olduğuyla tanımlanacaktır.

Taha Kass-Hout, MD, GE HealthCare’deki küresel bilim ve teknoloji müdürüdür.

World Changing Ideas Awards için erken kayıt tarihi 13 Kasım Cuma günü saat 23:59 PT’dir. Heute başvurun.