Apesar desse esforço, Medicamento Ainda acontece com a regularidade ansiosa.
“Eu li alguns estudos que disseram originalmente 90% dos antaciologistas Reconheça os defeitos de drogas em um ponto de sua carreira “, disse o membro da Widblo Medicine Widespan e professor assistente de antologia e medicina da dor na Universidade de Washington. Kelly Michaelsen disse.
Como médico, engenheiro profissional e treinado, atingiu -lhe que um erro deve ser cometido e, em tempo real, os anestesiologistas devem estar na capacidade da IA. “Eu era ‘parece ser algo que a IA não deveria ser muito difícil de fazer”, disse ele. “O calor dos medicamentos que usamos é os mesmos 10 a 20 medicamentos, e minha idéia era que possamos treinar IA para reconhecê-los e agir como o segundo conjunto do olho”.
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Michaelsen está concentrado em defeitos no orvalho, que está por conta Cerca de 20% Todas as drogas estão erradas.
Todos os medicamentos injetados chegam ao orvalho rotulado, que mais tarde é transferido para uma seringa rotulada em um medicamento em um medicamento na sala de operações. No entanto, em alguns casos, alguém seleciona o orvalho errado, ou a seringa é rotulada incorretamente e o paciente é injetado com o medicamento errado.
Um orvalho particularmente notório foi injetado com uma dose mortal de vecônio paralisado em vez de uma mulher de 75 anos que foi tratada no Centro Médico da Universidade de Vanderbilt, no Tennessee, injetado com sua morte e um O próximo julgamento criminal de alto nívelO
Michaelsen achou que essa tragédia poderia ser evitada por “óculos inteligentes”-adquirindo uma câmera acionada por IA para óculos de proteção usados por todos os funcionários durante a operação. Lavando com seus colegas no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Washington, ele projetou um sistema que poderia digitalizar o ambiente imediato em busca de seringas e etiquetas de orvalho, lê -los e identificar se eles correspondem.
“Ele zoom e identifica, diz, o prolongue dentro da seringa, mas ondensetron dentro do orvalho e, portanto, cria um aviso”, disse ele. “Ou dois rótulos são iguais, então é tudo de bom, prossiga com o seu dia”
Michaelsen e sua equipe levaram mais de três anos para criar o dispositivo, metade dos quais foram gastos nos fluxos de vídeo pré -feitos dos anestesiologistas dentro da sala de operações para aprovar adequadamente os medicamentos. Uma vez que a luz verde é dada, ele poderá treinar IA nesses dados assim que estiver errado – com imagens adicionais – neste momento em um ambiente de laboratório.
“Há muitos problemas com o fadiga de alarme na sala de operações, por isso tivemos que garantir que funcione muito bem, ele pode fazer um trabalho perfeito perfeito para identificar as falhas e, portanto, (se usado de verdade), não está dando alarme falso”, disse ele. “Por razões morais óbvias, não podemos cometer erros com o objetivo dos pacientes envolvidos, por isso fizemos isso em uma sala de operações simuladas”.
Em Um estudo Publicado no final do ano passado, Michaelsen diz que o dispositivo detectou os defeitos com 99,6% com precisão. Tudo sobrando é decidir a melhor maneira de transmitir as mensagens e pode ser preparado para o uso do mundo real, pendente de isenção de Food and Drug Administration. Esta pesquisa não foi financiada por empresas de tecnologia de IA.
