新しい調査によると、ワークフローの優先順位付けや、手術件数の増加に役立てるために、効果の高い現在利用可能な AI技術を利用している病院はほとんどないことがわかりました。COVID-19 の流行によって引き起こされた待機手術の問題を解決するには、人員を増やし、スタッフにさらに長時間働いてもらうことが必要だと多くの人が考えています。
手術待機患者の管理
この調査により、米国の病院の約半数が、緊急でない手術の待機患者数の増加に直面していることが明らかになりました。待機患者のうち80%近くが、すでに大きな不安を抱えていると回答しています。
しかし、調査対象となった病院の半数以上（55％）にでは、手術待機リストの優先順位付けを行う高度なデジタルツールを使用していないことが確認されました。その代わりに、手術の交代時間を短縮したり、人員を増員したり、既存のスタッフに長時間労働を求めたりしています。
世界中で、何百万人もの待機手術患者が治療を待っています。医師や手術室のスタッフは、ニーズに応えるための残業で疲弊し、病院は財政難に苦しんでいます。AIや機械学習は、手術の件数を増やし、優先順位付けの支援において、大きな可能性を秘めています。
AI の利点
デジタルツールや機械学習を用いて手術スケジュールに優先順位をつけることで、手術室の利用効率を大幅に向上させることができます。実際、現在行われている調査において、ゲティンゲの Torin 手術室マネジメントシステムは、手術時間の予測精度を平均で最大34%向上させました。
しかし、調査に参加した10病院のうち、既存のシステムが手術の待機リストに優先順位をつける際に、患者データのスコアリングやAIを検討していると答えたのは、わずか3病院だけでした。外来手術センターでは、約70%が手術計画や優先順位付けのプロセスを電話、ペン、紙による手作業で行っていると回答しています。
手術スケジュールには、膨大な数の変数が含まれています。このような問題の解決には、人間の脳よりも、AI にアドバンテージがあります。Torin の AIアルゴリズムは、手術時間を予測するだけでも、患者の年齢やBMI、執刀医の経験、月ごとの実施件数など、27の変数を考慮しています。
未実施手術の主な理由
他に利用可能なデジタルツールと組み合わせることで、手術の待機時間に対応し、手術バックログを削減できます。
機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで、時間をより正確に予測するできます。計画した手術と、実際の手術室での現状をリアルタイムで比較し、計画がどの程度正確なのかを確認することができます。数字を掘り下げることで問題を発見し、プロセスやワークフローをより効率的なものに変更することができます。