A medida que el sector de la salud adopta cada vez más tecnologías, el mayor número de dispositivos con asistencia técnica desde ventiladores a través de bombas de alimentación hasta máquinas de signos vitales traerá consigo sus propias alertas de advertencia, pero la verdad es que la mayoría no requiere intervención clínica y son debido a lecturas incorrectas resultantes de dispositivos y alarmas no configurados para pacientes individuales.
Por ejemplo, los pacientes con un voltaje de ECG bajo activarán alarmas innecesarias si el monitor no se ajusta correctamente. Pero entre las campanas y campanadas interminables de los innumerables dispositivos, ¿cómo pueden los cuidadores discernir de esos verdaderos “gritos de lobo” de los falsos?
La inteligencia artificial salta a la escena
Mencionamos que hasta el 99% de las señales de alarma actuales de los dispositivos de monitorización de pacientes son clínicamente insignificantes. Ahora imagine escuchar 99% menos alarmas pero solo escuchar la que realmente requiere atención médica. Esta es la promesa que A.I. ofertas y ya se ha puesto en acción.
Los investigadores han desarrollado recientemente un A.I. solución para ayudar a los cuidadores a sobrellevar la sobrecarga auditiva. Implementaron su algoritmo de razonamiento para analizar un conjunto de datos que contiene datos de monitoreo del paciente y signos vitales registrados durante 32 casos quirúrgicos, que luego podrían decidir si agrupar las notificaciones en lugar de enviar las individuales para evitar la fatiga de la alarma. ¡Publicaron sus hallazgos en un documento que mostró que su mecanismo de razonamiento automático ayudó a reducir las notificaciones recibidas por los cuidadores hasta en un 99.3%!
Como señalaron los autores, “casi todos los estudios suponen que una reducción en el número de alarmas totales y / o falsas alarmas reducirá la fatiga de la alarma”. Sin embargo, los resultados aún se encuentran en una etapa experimental con más progreso requerido antes de lanzar tal IA. en un entorno clínico
