Интеллектуальная автоматизация: спасение миллионов жизней ежегодно

Интеллектуальная автоматизация* (IA) — это не только способ революционизировать бизнес и экономить деньги. Я верю, что у нее также есть потенциал спасать миллионы жизней и увеличивать продолжительность здоровой жизни. IA может применяться в медицинской диагностике и исследованиях для предотвращения ненужных смертей. Кроме того, она обеспечивает более равный доступ к здравоохранению по всему миру.

*Если вы новичок в IA, рекомендую начать с моей предыдущей статьи UiPath «Что нужно знать об эпохе интеллектуальной автоматизации».

Предотвращение смертей через диагностику и исследования

Более 70% смертей во мире вызваны хроническими неинфекционными заболеваниями: сердечно-сосудистыми, онкологическими, диабетом, респираторными болезнями.

Важная характеристика: чем раньше обнаруживается болезнь, тем выше шансы на выздоровление. Используя машинное обучение (ML), IA может спасать жизни, анализируя снимки и другие медданные (например, артериальное давление) для быстрых и надежных диагнозов.

Неудивительно, что ML обрабатывает легкие или грудные снимки за минуты или секунды, где врач тратит часы. Но более удивительно: ML имеет преимущества над врачами в выявлении рака.

Другой общий фактор — потенциал нахождения лекарств через исследования. ML не только помогает инновациям в медисследованиях (симуляция комбинаций молекул), но и играет жизненную роль, автоматизируя документирование и проверку клинических испытаний, освобождая исследователей для когнитивных задач высшего уровня и ускоряя процесс.

Предотвращение смертей от медицинских ошибок

Медицинские ошибки — грустный и часто игнорируемый элемент современного здравоохранения. В США они вызывают более 250 000 смертей в год — выше любого другого фактора, кроме сердечных болезней и рака.

В 2006 году двухлетняя Эмили Джерри, выздоравливавшая после рака, трагически умерла, когда фармацевт дал ей в 20 раз превышающую концентрацию внутривенного физиологического раствора. Отец Эмили написал: «Медицинские работники преданы и заботливы, но они люди. И люди ошибаются».

IA в связке с врачами может перепроверять рецепты и выявлять расхождения с назначениями врачей или лучшими практиками. Автоматизация никогда не уставшает и не отвлекается, поэтому не уязвима для провалов концентрации, которые случаются у всех, но в медицине могут иметь фатальные последствия.

IA также может мониторить здоровье пациентов в реальном времени. Программные роботы могут алертить медсестру или врача о экстренной ситуации по давлению, пульсу или другим витальным показателям. Может даже детектировать паттерны, предсказывающие инфаркты, инсульты или сепсис заранее, спасая жизни и освобождая время врачей и медсестер от сбора данных.

Снижение смертей от предотвратимых причин в развивающихся странах

Глобальное неравенство в богатстве и ресурсах означает, что многие в развивающем мире умирают от болезней, легко предотвратимых в богатых странах. Главная причина — неадекватный доступ к здравоохранению. По ВОЗ, глобальный дефицит составляет 4,3 млн медицинских работников.

IA-технологии могут принести здравоохранение к любому, у кого есть смартфон — а это растущая доля людей (даже в регионах, лишенных другой инфраструктуры). Приложения могут связывать пациентов с врачами удаленно, а диагностические инструменты частично заменять врача, диагностируя кожные заболевания, ожоги и хронические раны по цифровому фото.

Снижение смертей от дорожно-транспортных происшествий

ДТП вызывают постоянные инвалидности или фаталити. Человеческий фактор задействован в большинстве аварий, и потенциал беспилотных авто или IA-ассистированного вождения может спасать жизни, снижая или устраняя этот фактор. Исследование Департамента транспорта США оценивает: 94% аварий вызваны человеческой ошибкой.

Еще до того, как полностью автономные авто станут нормой, IA может ассистировать водителей, помогая им водить безопаснее. Авто уже могут быть оснащены комплектами для мониторинга водителя внутренней камерой, детектирующей сонливость и алертящей. Автоматические сенсоры могут расширять зрение водителя, предупреждая о неожиданных препятствиях. Круиз-контроль и ассистированная парковка — распространенные примеры IA, работающей с водителем для безопасного вождения.

Заключение

Организации здравоохранения, желающие начать использовать преимущества IA, должны начать с самых частых кейсов в отрасли:

• Онбординг новых пациентов и запись на прием с поддержкой автоматизированных воркфлоу и когнитивных агентов;
• Мониторинг здоровья пациентов с камерами и сенсорами в палатах;
• Медицинская диагностика и открытие лекарств с поддержкой ML;
• Прогнозирование уровня персонала и процессы корректировки в реальном времени;
• Автоматизация инвойсинга и управления претензиями;
• Улучшение опыта пациентов через реальное время и 24/7 коммуникацию.

Если начать с этих мелких повседневных процессов и строить дальше, вы сможете принять IA так, что рутины и процессы станут легче с самого начала.

Погрузитесь глубже: посмотрите сессию «AI в здравоохранении», доступную онлайн.

В целом, основанное на моих исследованиях и экспертизе, я верю, что IA-технологии могут снизить преждевременные смерти на 10–30%. В 2017 году снижение на 20% от 56 млн ежегодных смертей в мире означало бы спасение 14 млн жизней в год — эквивалент населения Швейцарии и Сингапура вместе взятых.

Недавно я присоединилась к Иану Баркину и UiPath для обсуждения того, как автоматизация может использоваться для более широкого социального воздействия. Если вы пропустили первый эпизод вебинара «Автоматизация для добра», можете посмотреть запись.

Контент этой статьи вдохновлен бестселлером Amazon «Интеллектуальная автоматизация».