人工知能を活用して患者の安全性とケアの質を向上させる

医学部は、AI-QI イニシアチブの下で患者の安全性を向上させるために AI に注目しています。

患者が定期的な膝の手術を受ける場合、麻酔科医、医師助手、外科医など、多数の医療提供者の直接ケアを受けることになります。しかし、安全で成功した手術を調整するために必要な要素をすべて剥がしてみると、何百万ものやり取りによって何千人もの介護者が結びついており、患者の転帰を最適化するために全員がシームレスに連携する必要があります。

フロリダ大学医科大学では、医師と科学者が人工知能を活用してこの広大な臨床医と臨床医のネットワークをモデル化し、医療従事者間のほぼ無限のやりとりを捉えた堅牢な患者安全グラフを作成して、病院運営についての考え方を変え、新しい医療提供方法を開拓しています。質の高いケア。

患者安全グラフは、AI-QI イニシアチブに基づいて医学部が患者の安全性を向上させるために AI に注目している多くの方法の 1 つです。AI-QI イニシアチブは、AI 研究を拡張して患者ケアの分野に具体的な影響を与えるように設計された一連のプログラムです。 UF Health での品質向上活動。

パトリック・タイ博士（MD '05, MS）は、医学部の AI アプリケーションとイノベーションの副学部長であり、大学の戦略計画に基づく AI-QI イニシアチブのプロジェクトチャンピオンです。私たちは Tighe 氏にインタビューし、これらの画期的な AI-QI プログラムと、それが医師の医療の質の向上にどのように役立つかについて話し合いました。

Q: 大学の AI-QI イニシアチブの原動力は何ですか?

タイ博士: 大学と医学部は 10 年以上にわたり、工学、薬学、心理学の多くの分野と協力して、ヘルスケアにおける AI の進歩の開発を主導してきました。テクノロジーと科学が成熟するにつれて、私たちは「これらの進歩を臨床現場に適用するとどのようなものになるのか? それは患者のケアをどのように進歩させるのか?」と問い続けてきました。 AI-QI イニシアチブにより、知識を拡大するという古典的な目的から、これらの発見を臨床関係者とその個々のワークフローに翻訳することに方向転換することができます。

Q: AI を使用する方法の 1 つは、病院の運営と介護者間の隠れたコラボレーションポイントをモデル化することです。これについて詳しく教えていただけますか?

Tighe: 臨床プロセスと患者ケアの方法をより適切に定量化する最初の機会の 1 つは、医療を複雑なシステムとしてモデル化することでした。これを行うために、私たちは臨床医と臨床医の患者安全性グラフを開発しました。これは AI を使用して、チームが患者集団にケアを提供するためにどのように協力しているかを調べます。例年、何千人もの介護者が何百万もの患者ケアのやりとりによってつながっていることがわかり、現在ではそれらのやりとりを大規模に測定し、その情報を利用して患者ケアの改善を提案できるようになりました。

介護者間のこうしたやり取りのポイントを見ることで、医療チームと、彼らが日々どのように協力しているかをより深く理解することができます。最近では、グラフをマルチモーダルに拡張し、臨床医のネットワークを、同様の患者中心の投薬、検査、診察、処置のネットワークにリンクしました。臨床医が誰と協力し、これらのコラボレーションが臨床ケアの経路にどのように反映されるかを確認できるようになりました。

Q: AI-QI イニシアティブは、品質と患者の安全に対する新たなアプローチを他にどのように開拓していますか?

タイ: 私たちは最近、患者安全のための迅速な AI プロトタイピングと開発 (RAPiDS) と呼ばれる新しい助成プログラムを開始しました。これは、AI 健康研究者や臨床医が、うまくいくかどうかわからないために通常は追求しないかもしれない、型破りな AI ソリューションの作成を奨励するためです。このプログラムの目標は、革新的な AI 品質向上の取り組みを開発、テスト、推進するための安全な場所を作成することです。

また、UF と医学部のチームを集めて、ALPS (AI Labs for Patient Safety) と呼ばれる安全なデータとコンピューティングリソースをテストしました。これにより、機密性の高い分析のための統合インフラストラクチャが作成され、分野を超えたチームワークを促進するための理想的なワークフローが開発されます。

Q: これらの AI-QI の取り組みが患者ケアと病院運営に与える潜在的な影響は何だと思いますか?

タイ: 私たちは、積み重ねられた安全システムの層にある「穴」が医療ミスを許してしまった場合の、安全性の「スイスチーズ」モデルについてよく話します。これは優れたモデルではありますが、病院のような複雑なシステムはもちろんのこと、単一の安全上の問題を計画する場合には用途が限られています。患者安全グラフのようなプロジェクトを通じた AI-QI の取り組みは、この新しい種類のマップを作成するだけでなく、患者の安全を向上させるために臨床ワークフローをどのように変更できるかをシミュレーションするためにマップを使用するのにも役立つと思います。

また、AI-QI を大学全体の臨床 AI 研究に結びつけることにもとても興奮しています。患者が病院に到着する前に、患者の医療過誤や手術合併症を予測し、患者安全グラフを使用してケア計画の改善の可能性を自動的に予測できたらどうなるでしょうか? AI-QI の長期的な目標の 1 つは、ここで進行中の驚異的な AI 研究を臨床実践に移して導入するだけでなく、影響力があり持続可能な方法でそれを行うことです。

この記事は元々、Doctor Gator ニュースレターの 2023 年春号に掲載されていました。

コディ・ホーリーは、フロリダ大学医学部のコミュニケーション部長であり、大学の評判を高め、認知度を高め、主要な視聴者を引き付けるためのマルチチャネルの包括的なコミュニケーションプログラムを監督しています。これには、戦略的コミュニケーション、ストーリーテリング、進歩的なコミュニケーション、ウェブサイト管理、ソーシャルメディア戦略において医学部のコミュニケーションチームを率いることが含まれます。この役職に就く前は、Cody は USF Health でエグゼクティブコミュニケーションのアシスタントディレクターを務め、そこで上級幹部のチーフスピーチライター、内部コミュニケーション、ソーシャルメディアマネージャーを務めたほか、戦略計画やキャンペーンイニシアチブの主要な協力者でもありました。彼は博士号を取得しています。南フロリダ大学でコミュニケーション学の博士号を取得し、優等大学およびコミュニケーション学部の教員を数年間務めました。彼は 30 以上の学部コースを教え、数十の国内会議でプレゼンテーションを行い、いくつかの学術媒体で出版しました。彼は、Southern States Communication Association から Robert E. Bostrom Young Scholar Award を受賞しました。