Tot mai multe spitale adoptă inteligența artificială, dar accesul rămâne o provocare
O analiză națională a adoptării tehnologiei în spitale relevă diferențe semnificative între cei care locuiesc în apropierea îngrijirii bazate pe inteligența artificială, examinând totodată dacă anumite instrumente digitale sunt asociate cu rezultate mai bune în tratamentele care necesită timp.
Un studiu recent, publicat în revista Scientific Reports, a fost realizat de cercetătorii de la Universitatea Drexel, SUA, și a implicat o analiză observațională națională a 3.143 de județe pentru a investiga asocierile între sistemele de inteligență artificială (AI) și cele robotizate în spitale, rezultatele clinice și disparitățile de acces geografic în Statele Unite (SUA).
Analizele principale s-au concentrat pe datele din 2023 și au inclus înregistrările de adoptare a tehnologiei de la Asociația Americană a Spitalelor (AHA; 6.166 spitale), metrici de îngrijire clinică de la Centrele pentru Medicare și Medicaid Services (CMS) și date de mortalitate de la Centrele pentru Controlul și Prevenția Bolilor (CDC).
Rezultatele studiului au arătat că anumite capacități de flux de lucru AI au fost asociate cu diferențe statistice semnificative în rezultatele îngrijirii în spitale pentru tratamentele sensibile la timp (de exemplu, o scădere relativă de 5,4% a mortalității în cazul pneumoniei la 30 de zile). Studiul a demonstrat, de asemenea, că accesul fizic la aceste tehnologii rămâne profund inegal, estimând că aproximativ 114,6 milioane de persoane din populația analizată pentru acces trăiesc la mai mult de 30 de minute distanță de un spital dotat cu AI.
Fundalul acestei analize subliniază că presiunea constantă asupra personalului și epuizarea forțată pot contribui la eșecurile de coordonare în timpul îngrijirii clinice sensibile la timp în spitalele din SUA. Pe măsură ce adoptarea inteligenței artificiale și a sistemelor robotizate în spitale crește, aceste tehnologii ar putea ajuta la abordarea presiunilor operaționale, dar difuzarea tehnologiei în sănătate rămâne inegală: sistemele de sănătate mari și mature din punct de vedere digital tind să adopte aceste tehnologii primele, în timp ce multe comunități rurale rămân mai departe de îngrijirea bazată pe AI și robotică.
În prezent, dovezile naționale care evaluează asocierile clinice și posibilele inechități de acces ale spitalelor dotate cu AI și robotică rămân limitate în SUA. Studiul a avut ca scop să abordeze această lacună de cunoștințe și să informeze politica de desfășurare a tehnologiilor digitale prin examinarea dacă AI și roboticile din spitale au fost asociate cu rezultate clinice de salvare și cu sănătatea populației, precum și prin cartografierea barierelor de călătorie care împiedică accesibilitatea spitalelor îmbunătățite cu AI în întreaga SUA.
Analiza a inclus date din setul de date al Asociației Americane a Spitalelor (AHA) format din 6.166 de spitale (2023; pentru 3.143 de județe), împreună cu date de mortalitate de la Centrele pentru Controlul și Prevenția Bolilor (CDC), date despre rezultatele spitalelor de la Centrele pentru Medicare și Medicaid Services (CMS) și măsuri socioeconomice de la County Health Rankings. Pentru a ține cont de biasul legat de bogăție (unde adoptarea tehnologiei poate reflecta resursele și capacitatea organizațională preexistente ale spitalelor), modelele de ponderare a probabilității inverse augmentate (AIPW) au fost ajustate pentru performanța de bază din 2019, precum și pentru covariatele spitalului și județului, atunci când s-au estimat asocierile din 2023.
Evaluările statistice au evaluat inițial procesele de îngrijire clinică la nivelul spitalelor, concentrându-se în special pe: 1. conformitatea cu pachetul de gestionare timpurie a sepsisului sever și șocului septic (SEP-1) și 2. mortalitatea standardizată pe riscuri la 30 de zile în pneumonie. Modelele au evaluat apoi măsuri separate de mortalitate prematură la nivelul județului, inclusiv decesele în spitale din 2023 în rândul rezidenților sub 75 de ani și anii de viață potențial pierduți (YPLL). În cele din urmă, studiul a estimat accesibilitatea geografică analizând timpii de călătorie ponderați pe populație în aproximativ 240.000 de grupuri de blocuri ale Biroului de Recensământ al SUA.
Analizele la nivelul spitalelor au constatat că anumite capacități de flux de lucru AI au fost asociate cu rezultate mai bune în anumite căi de salvare sensibile la timp. De exemplu, adoptarea AI pentru programarea personalului a fost asociată cu o creștere ajustată de 2,24 puncte procentuale în conformitatea cu pachetul SEP-1 (o îmbunătățire relativă de 3,9%, P < 0,05), iar AI pentru automatizarea sarcinilor de rutină a fost asociată cu o reducere de 0,87 puncte procentuale a mortalității în pneumonie la 30 de zile (o mortalitate mai mică cu 5,4%, P < 0,05). Spitalele care au adoptat ulterior AI pentru automatizarea sarcinilor de rutină aveau deja o mortalitate în pneumonie ușor mai mică înainte de adoptare, făcând această asociere mai vulnerabilă la confuzia reziduală. În analizele exploratorii, adoptarea roboticelor în spital a fost asociată cu o îmbunătățire ajustată de 0,03 puncte în Indicatorul de Siguranță a Pacientului 15 (PSI-15), un metric pentru evenimentele de perforare și tăiere accidentală.
Modelele de acces geografic național și inegalitatea în accesul la spitale dotate cu AI și robotică (2023). (a) Harta accesului continuu folosind timpul de conducere proxy din grupurile de blocuri ale Biroului de Recensământ pentru a ajunge la cel mai apropiat spital dotat cu AI în SUA continentală, unde statutul dotării cu AI este definit folosind măsura de automatizare a sarcinilor de rutină AI (itemul AHA MO14, AI pentru automatizarea sarcinilor de rutină) aliniată cu modelele de mortalitate la nivelul județului. (b) Harta pragului de politică binară care indică grupurile de blocuri aflate la o distanță de 30 de minute de un spital dotat cu AI; în 2023, 65,8% din populația analizată pentru acces era la 30 de minute, iar aproximativ 114,6 milioane rămâneau în afara acestui prag de acces. (c) Curbele Lorenz pentru povara de călătorie ponderată pe populație către spitalele dotate cu AI și robotică, arătând o inegalitate mare, dar diferită (AI Gini = 0,740; Robotics Gini = 0,776). Împreună, cele trei panouri vizualizează lacunele naționale în accesul la tehnologie și consecințele lor distribuite.
La nivelul județului, accesul la AI pentru automatizarea sarcinilor de rutină a fost asociat cu 25,5 decese în spitale mai puțin la 100.000 de rezidenți sub 75 de ani (o reducere de 9,9%, P < 0,001). Această estimare a fost sensibilă la alegerea modelului și a fost atenuată aproape de zero după o ajustare suplimentară pentru capacitatea organizațională, astfel că autorii au tratat-o cu precauție. De asemenea, referința istorică YPLL a arătat o mortalitate prematură mai
