Nutzung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Patientensicherheit und Pflegequalität

Das College of Medicine setzt im Rahmen der AI-QI-Initiative auf KI, um die Patientensicherheit zu verbessern.

Wenn sich ein Patient einer routinemäßigen Knieoperation unterzieht, wird er von zahlreichen Gesundheitsdienstleistern direkt betreut, beispielsweise einem Anästhesisten, einer Arzthelferin und einem Chirurgen. Wenn man jedoch die Aspekte betrachtet, die für die Koordinierung einer sicheren und erfolgreichen Operation erforderlich sind, sind Tausende von Pflegekräften durch Millionen von Interaktionen miteinander verbunden – und alle müssen nahtlos zusammenarbeiten, um optimale Ergebnisse für den Patienten zu gewährleisten.

Am UF College of Medicine nutzen Ärzte und Wissenschaftler künstliche Intelligenz, um dieses umfangreiche Kliniker-Klinik-Netzwerk zu modellieren und ein robustes Diagramm zur Patientensicherheit zu erstellen, das die nahezu unendlichen Interaktionen zwischen Pflegekräften erfasst, um unsere Denkweise über den Krankenhausbetrieb zu ändern und neue Wege der Bereitstellung zu erschließen Qualitätspflege.

Die Patientensicherheitsgrafik ist eine der vielen Möglichkeiten, mit denen das College of Medicine im Rahmen der AI-QI-Initiative, einer Reihe von Programmen, die darauf abzielen, durch die Ausweitung der KI-Forschung spürbare Auswirkungen auf die Patientenversorgung zu erzielen, auf KI zurückgreift, um die Patientensicherheit zu verbessern Qualitätsverbesserungsaktivitäten bei UF Health.

Patrick Tighe, MD '05, MS, ist stellvertretender Dekan für KI-Anwendung und Innovation am College of Medicine und Projektverfechter der AI-QI-Initiative im Rahmen des strategischen Plans des Colleges. Wir haben uns mit Tighe zusammengesetzt, um über diese bahnbrechenden AI-QI-Programme zu sprechen und darüber, wie sie Ärzten dabei helfen können, die Qualität in der Gesundheitsversorgung zu verbessern.

F: Was ist die treibende Kraft hinter der AI-QI-Initiative der Hochschule?

Tighe: Seit über einem Jahrzehnt sind UF und das College of Medicine in Zusammenarbeit mit so vielen Fachleuten aus den Bereichen Ingenieurwesen, Pharmazie und Psychologie führend bei der Entwicklung von KI-Fortschritten im Gesundheitswesen. Mit zunehmender Reife dieser Technologie und Wissenschaft haben wir uns gefragt: „Wie sehen diese Fortschritte aus, wenn wir sie in einem klinischen Umfeld anwenden? Wie verbessern sie die Versorgung unserer Patienten?“ Die AI-QI-Initiative ermöglicht es uns, von den klassischen Zielen der Wissenserweiterung zur Übertragung dieser Erkenntnisse auf klinische Stakeholder und ihre individuellen Arbeitsabläufe überzugehen.

F: Sie nutzen KI unter anderem zur Modellierung von Krankenhausabläufen und versteckten Kooperationspunkten zwischen Pflegekräften. Können Sie uns mehr darüber erzählen?

Tighe: Eine der ersten Möglichkeiten, unsere klinischen Prozesse und die Art und Weise, wie wir Patienten betreuen, besser zu quantifizieren, bestand darin, die Gesundheitsversorgung als komplexes System zu modellieren. Zu diesem Zweck haben wir das Diagramm zur Patientensicherheit zwischen Klinikern und Klinikern entwickelt, das mithilfe von KI untersucht, wie Teams bei der Versorgung von Patientenpopulationen zusammenarbeiten. Wir haben herausgefunden, dass in einem typischen Jahr Tausende von Pflegekräften durch Millionen von Interaktionen bei der Patientenversorgung miteinander verbunden sind, und wir können diese Interaktionen nun in großem Maßstab messen und diese Informationen nutzen, um Verbesserungen für die Patientenversorgung vorzuschlagen.

Die Betrachtung dieser Interaktionspunkte zwischen Pflegekräften hilft uns, Gesundheitsteams und deren tägliche Zusammenarbeit besser zu verstehen. Zuletzt haben wir die Grafik multimodal erweitert und Ärztenetzwerke mit ähnlichen patientenzentrierten Netzwerken aus Medikamenten, Laboren, Konsultationen und Verfahren verknüpft. Wir können jetzt sehen, mit wem Kliniker zusammenarbeiten und wie sich diese Zusammenarbeit auf Wege der klinischen Versorgung auswirkt.

F: Wie sonst leistet die AI-QI-Initiative Pionierarbeit bei neuen Ansätzen für Qualität und Patientensicherheit?

Tighe: Wir haben kürzlich ein neues Förderprogramm namens „Rapid AI Prototyping and Development for Patient Safety“ (RAPiDS) gestartet, um die Entwicklung unkonventioneller KI-Lösungen zu fördern, die KI-Gesundheitsforscher und Kliniker normalerweise nicht verfolgen, weil sie nicht sicher sind, ob sie funktionieren. Das Ziel dieses Programms besteht darin, einen sicheren Ort für die Entwicklung, Erprobung und Weiterentwicklung innovativer Bemühungen zur Verbesserung der KI-Qualität zu schaffen.

Wir haben außerdem Teams aus der gesamten UF und dem College of Medicine zusammengebracht, um eine sichere Daten- und Computerressource namens ALPS – AI Labs for Patient Safety – zu testen, die eine integrierte Infrastruktur für sensible Analysen schaffen und einen idealen Arbeitsablauf zur Förderung der Teamarbeit über Disziplinen hinweg entwickeln wird.

F: Welche potenziellen Auswirkungen sehen Sie durch diese AI-QI-Bemühungen auf die Patientenversorgung und den Krankenhausbetrieb?

Tighe: Aus Sicherheitsgründen sprechen wir oft vom „Schweizer Käse“-Modell, bei dem „Löcher“ in Schichten gestapelter Sicherheitssysteme einen medizinischen Fehler durchlassen. Obwohl es ein schönes Modell ist, ist es für die Abbildung eines einzelnen Sicherheitsproblems von begrenztem Nutzen, ganz zu schweigen von einem komplexen System wie einem Krankenhaus. Ich denke, die AI-QI-Bemühungen durch Projekte wie das Diagramm zur Patientensicherheit werden uns nicht nur dabei helfen, diese neue Art von Karte zu erstellen, sondern die Karte auch zu verwenden, um zu simulieren, wie wir klinische Arbeitsabläufe ändern können, um die Patientensicherheit zu verbessern.

Ich freue mich auch sehr, AI-QI mit der klinischen KI-Forschung an der gesamten Hochschule zu verknüpfen. Was wäre, wenn wir den medizinischen Fehler oder die chirurgische Komplikation eines Patienten vorhersagen und dann mithilfe des Patientensicherheitsdiagramms automatisch mögliche Verbesserungen des Pflegeplans vorhersagen könnten, und das alles, bevor der Patient überhaupt in unserem Krankenhaus ankommt? Eines der langfristigen Ziele von AI-QI besteht darin, nicht nur dabei zu helfen, die hier laufende phänomenale KI-Forschung in die klinische Praxis zu übersetzen und umzusetzen, sondern dies auch wirkungsvoll und nachhaltig zu tun.

Diese Geschichte erschien ursprünglich in der Frühjahrsausgabe 2023 des Doctor Gator-Newsletters.

Cody Hawley ist Kommunikationsdirektor des UF College of Medicine, wo er ein umfassendes Multi-Channel-Kommunikationsprogramm überwacht, um den Ruf des Colleges zu verbessern, die Sichtbarkeit zu erhöhen und wichtige Zielgruppen anzusprechen. Dazu gehört die Leitung des Kommunikationsteams des College of Medicine in den Bereichen strategische Kommunikation, Storytelling, Weiterentwicklungskommunikation, Website-Management und Social-Media-Strategie. Vor dieser Position war Cody als stellvertretender Direktor für Executive Communication bei USF Health tätig, wo er als leitender Redenschreiber, interner Kommunikations- und Social-Media-Manager sowie als wichtiger Mitarbeiter für strategische Pläne und Kampagneninitiativen fungierte. Er hat einen Ph.D. Er studierte Kommunikationswissenschaften an der University of South Florida und war mehrere Jahre lang als Fakultätsmitglied am Honours College und in der Kommunikationsabteilung tätig. Er hat über 30 Grundstudiengänge unterrichtet, Dutzende Präsentationen auf nationalen Konferenzen gehalten und in mehreren akademischen Publikationen veröffentlicht. Er wurde mit dem Robert E. Bostrom Young Scholar Award der Southern States Communication Association ausgezeichnet.

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