E-ZDROWIE NA ŚWIECIE

The G uardian London hospital starts virtual ward rounds for medical students

Londyński szpital uruchamia wirtualny obchód lekarski dla studentów medycyny

Studenci biegający za lekarzami i przypatrujący się ich codziennej pracy to codzienny widok w szpitalu. Nie zawsze jednak to najlepszy sposób nauki: lekarzowi trudno się skupić na pacjentach, pacjenci tracą część intymności. To jednak może się wkrótce zmienić. Kilka tygodni temu londyński Imperial College przeprowadził pierwszy na świecie wirtualny obchód lekarski dla studentów medycyny. Cała klasa 350 studentów jednocześnie mogła obserwować konsultanta badającego pacjentów, co w przypadku klasycznego obchodu byłoby nie do wykonania. W wirtualnym obchodzie uczestniczy lekarz w okularach HoloLens Microsoft. Z ich pomocą obraz jest przesyłany wprost do komputerów studentów. Nie tylko widzą co się dzieje, ale gdy lekarz rozmawia z pacjentem, dokładnie słyszą przebieg konsultacji. Nauczyciele mogą też wyświetlać na ekranie elementy dokumentacji pacjenta, jak zdjęcia rentgenowskie, wyniki badań czy listy leków. Mogą też dowolnie zaznaczać wybrane elementy, które zasługują na uwagę. Dr Amir Sam, dyrektor szkoły medycznej w Imperial College London, powiedział, że innowacja zrodziła się z konieczności w obliczu pandemii COVID-19. Szpitale, starając się zminimalizować ryzyko infekcji, uniemożliwiają wejście na ich teren każdemu, kto nie musi tam być, w tym studentom. Obchody na wirtualnym oddziale mogą być nagrywane. W ten sposób uniwersytety tworzą własne biblioteki przypadków. Oznacza to, że więcej studentów będzie mogło spotkać się z pacjentami cierpiącymi na rzadkie schorzenia i lepiej zrozumieć objawy oraz sposób funkcjonowania szpitala. Oliver Salazar, student piątego roku medycyny, który uczestniczył w wirtualnym obchodzie, powiedział, że było to nieocenione doświadczenie kliniczne: „Pomimo tego, że cały obchód był wirtualny, był bliski temu realnemu – mogliśmy zadawać pytania i obserwować proces rozwiązywania problemu klinicznego w czasie rzeczywistym. Bardzo pomocna jest możliwość dostępu do badań, takich jak zdjęcia rentgenowskie i badania krwi, a sposób, w jaki informacje były wyświetlane, wydawał się naturalny”. 

The Verge After the pandemic, doctors want their new robot helpers to stay

Gdy pandemia się skończy, lekarze chcą, aby roboty-pomocnicy zostali na zawsze

Wraz z pojawieniem się pandemii COVID-19, szpitale stanęły przed wyzwaniem: niedostatkiem kadr, koniecznością rygorystycznej dezynfekcji, procedurami ograniczającymi kontakt personelu z pacjentami do niezbędnego minimum. Z pomocą przyszły autonomiczne roboty. W pierwszej kolejności pojawiły się maszyny dezynfekujące światłem ultrafioletowym. To jeden ze skuteczniejszych sposobów usuwania bakterii i wirusów – światło UV dociera do każdej powierzchni, a sam proces dezynfekcji jest błyskawiczny. Co najważniejsze – ponieważ promieniowanie UV jest groźne dla człowieka, zadanie musi wykonać maszyna. Przykład: dokładna dezynfekcja tomografu komputerowego zajmuje człowiekowi godzinę. Robot Violet potrzebuje na to zadanie 15 minut. Dodatkową zaletą jest to, że maszyny nie chorują, więc nie mogą aktywnie rozprzestrzeniać koronawirusa w szpitalu. Od czasu wybuchu pandemii do użytku wprowadzono roboty dostarczające żywność i lekarstwa odizolowanym pacjentom, transportujące próbki laboratoryjne do diagnostyki i pełniące rolę recepcjonistów. Na przykład w szpitalu uniwersyteckim w Antwerpii (Belgia), roboty witają pacjentów zgłaszających się do szpitala, którzy podejrzewają u siebie zakażenie koronawirusem. Specjalna kamera mierzy temperaturę każdej osoby i sprawdza czy posiada maskę. Jeśli nie, wydaje polecenie, aby ją założyć. Następnie skanuje kod QR wygenerowany na podstawie kwestionariusza danych, który pacjenci muszą wypełnić przed wejściem do szpitala. Robot kwalifikuje każdy przypadek i kieruje do odpowiedniego oddziału szpitala. Z kolei w szpitalu dziecięcym Phoenix w Arizonie wykorzystuje się roboty do teleprezencji. Pomogły one małym pacjentom zamkniętym w swoich pokojach, dzięki czemu mieli oni namiastkę kontaktu ze światem zewnętrznym i bliskimi. Dzieci mogły odbywać wirtualne wycieczki poza szpital do takich miejsc jak remiza strażacka, oglądać specjalnie przygotowane programy, grać w gry i rozwiązywać quizy, a także przyjmować gości specjalnych takich jak lokalne gwiazdy sportu. Rozwój robotyki pokazuje, jak innowacje często rodzą się w czasach kryzysu. 

StatNews

An experiment in end-of-life care: Tapping AI’s cold calculus to nudge the most human of conversations

Eksperyment w opiece terminalnej: wykorzystanie obliczeń sztucznej inteligencji zmusza do krytycznych dyskusji

E-mail, który dotarł o 8 rano do skrzynki pocztowej doktor Samanthy Wang, tuż przed porannym obchodem, zawierał listę nazwisk i ostrzeżenie: Ci pacjenci są w dużym stopniu zagrożeni zgonem w najbliższych 12 miesiącach. Jedno z nazwisk, które pojawiało się coraz częściej, należało do mężczyzny po czterdziestce, przyjętego do szpitala Uniwersytetu Stanforda w poprzednim miesiącu z poważną wirusową infekcją układu oddechowego. Wang była trochę zaskoczona, że e-mail wskazał go wśród jej pacjentów, którzy najprawdopodobniej umrą w ciągu najbliższego roku. To nie science-fiction. Taka lista nazwisk została wygenerowana przez algorytm, który dokonuje obliczeń i wyciąga wnioski na podstawie analizy dokumentacji medycznej pacjentów. E-mail jest rodzajem impulsu zachęcającego lekarza do rozmowy z pacjentem o jego celach, wartościach i preferencjach opieki w przypadku pogorszenia się stanu zdrowia. Czy jednak powinno się wziąć pod uwagę sugestię sztucznej inteligencji? Tego typu pytania coraz częściej pojawiają się wśród klinicystów w szpitalach i klinikach stosujących najnowocześniejsze modele sztucznej inteligencji w opiece paliatywnej. Mają one motywować klinicystów do zadawania ciężko chorym pacjentom jednych z najbardziej intymnych pytań: Jakie masz priorytety, jeśli pogorszy się Twój stan zdrowia? Ile jesteś gotów przejść w zamian za możliwość przedłużenia życia? Autorzy artykułu rozmawiali z 15 klinicystami, badaczami, programistami i ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji i opieki paliatywnej, aby zrozumieć, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji są wdrażane na Uniwersytecie Stanforda, Pensylwanii i placówce onkologicznej w pobliżu Seattle – i jak mogą one być odbierane przez pacjentów. Klinicyści i badacze eksperymentujący z tego typu systemami twierdzą, że algorytmy te prowadzą do decyzji, które bez interwencji maszyn mogłyby zostać podjęte zbyt późno. Jak podkreślają, to bardzo im pomaga, gdyż w codziennym natłoku obowiązków ważne rozmowy z pacjentami w stanie terminalnym często odkładane są na przyszłość i nigdy nie dochodzą do skutku. „Niejednokrotnie myślimy o tym zbyt późno”, mówi Wang, lekarka w Stanford. W tym obszarze można wiele poprawić. Jeśli chodzi o wybór pacjentów, którzy mogliby skorzystać z takich rozmów, większość szpitali i klinik stosuje obecnie doraźny system identyfikacji – mówi Justin Sanders, lekarz opieki paliatywnej w Dana-Farber Cancer Institute i Brigham and Women’s Hospital w Bostonie. Sanders, który nie ma do czynienia z systemami AI stosowanymi w opiece paliatywnej, jest zdania, że „każde systematyczne podejście ułatwiające kwalifikację pacjentów do rozmowy o poważnej chorobie jest lepszym rozwiązaniem niż to, co mamy obecnie”. Lekarze przyznają też, że nigdy nie zdradzili swoim pacjentom, że wytypował ich system sztucznej inteligencji. To mogłoby być szokiem. Wyzwaniem jest ponadto znalezienie równowagi pomiędzy obliczeniami AI a subiektywnymi obserwacjami lekarzy. Maszyna i człowiek mogą się mylić. Co powinni zrobić, gdy rokowania AI są złe, a pacjent jest w dobrym stanie? Oprócz tego, lista sugerowana przez system jest czasami długa i nie ma czasu na pogłębione dyskusje ze wszystkimi chorymi. 