Aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la seguridad del paciente y la calidad de la atención

La Facultad de Medicina está recurriendo a la IA para mejorar la seguridad del paciente bajo la iniciativa AI-QI.

uando un paciente se somete a una cirugía de rodilla de rutina, está bajo la atención directa de numerosos proveedores de atención médica, como un anestesiólogo, un asistente médico y un cirujano. Pero cuando retira las capas de lo que se necesita para coordinar una operación segura y exitosa, hay miles de cuidadores vinculados por millones de interacciones, todos los cuales deben colaborar sin problemas para garantizar resultados óptimos para los pacientes.

En la Facultad de Medicina de la UF, los médicos-científicos están aprovechando la inteligencia artificial para modelar esta amplia red médico-clínico, creando un sólido gráfico de seguridad del paciente que captura las interacciones casi infinitas entre los cuidadores para cambiar la forma en que pensamos sobre las operaciones hospitalarias y ser pioneros en nuevas formas de brindar atención. cuidado de calidad.

El gráfico de seguridad del paciente es una de las muchas formas en que la Facultad de Medicina recurre a la IA para mejorar la seguridad del paciente bajo la iniciativa AI-QI, una serie de programas diseñados para tener un impacto tangible en el ámbito de la atención al paciente al extender la investigación de la IA a actividades de mejora de la calidad en UF Salud.

Patrick Tighe, MD '05, MS, es el decano asociado de aplicación e innovación de IA en la Facultad de Medicina y el campeón del proyecto para la iniciativa AI-QI bajo el plan estratégico de la facultad. Nos sentamos con Tighe para hablar sobre estos innovadores programas AI-QI y cómo pueden ayudar a los médicos a mejorar la calidad de la atención médica.

P: ¿Cuál es la fuerza impulsora detrás de la iniciativa AI-QI de la universidad?

Tighe: Durante más de una década, la UF y la Facultad de Medicina han liderado el desarrollo de avances de IA en el cuidado de la salud en colaboración con muchos en ingeniería, farmacia y psicología. A medida que la tecnología y la ciencia maduran, nos preguntamos: "¿Cómo se ven estos avances cuando los aplicamos en un entorno clínico? ¿Cómo avanza la atención de nuestros pacientes?" La iniciativa AI-QI nos permite pasar de los objetivos clásicos de expandir el conocimiento a traducir estos hallazgos a las partes interesadas clínicas y sus flujos de trabajo individuales.

P: Una de las formas en que está utilizando la IA es modelar las operaciones del hospital y los puntos de colaboración ocultos entre los cuidadores. ¿Podría contarnos más sobre esto?

Tighe: Una de las primeras oportunidades que vimos para cuantificar mejor nuestros procesos clínicos y cómo cuidamos a los pacientes fue modelar la atención médica como un sistema complejo. Para hacer esto, desarrollamos el gráfico de seguridad del paciente médico-clínico, que utiliza IA para ver cómo los equipos colaboran para brindar atención a las poblaciones de pacientes. Descubrimos que en un año típico, miles de cuidadores están conectados por millones de interacciones de atención al paciente, y ahora podemos medir esas interacciones a escala y usar esa información para proponer mejoras en la atención del paciente.

Observar estos puntos de interacción entre los cuidadores nos ayuda a comprender mejor a los equipos de atención médica y cómo cooperan diariamente. Más recientemente, hemos ampliado el gráfico para que sea multimodal, vinculando las redes de médicos con redes similares de medicamentos, laboratorios, consultas y procedimientos centrados en el paciente. Ahora podemos ver con quién trabajan los médicos y cómo estas colaboraciones se traducen en vías de atención clínica.

P: ¿De qué otra forma la iniciativa AI-QI es pionera en nuevos enfoques para la calidad y la seguridad del paciente?

Tighe: Recientemente lanzamos un nuevo programa de subvenciones llamado Prototipos y desarrollo rápidos de IA para la seguridad del paciente, o RAPiDS, para fomentar la creación de soluciones de IA no convencionales que los investigadores y médicos de salud de IA normalmente no buscan porque no están seguros de que funcionarán. El objetivo de este programa es crear un lugar seguro para desarrollar, probar y promover iniciativas innovadoras de mejora de la calidad de la IA.

También reunimos a equipos de UF y la Facultad de Medicina para probar un recurso informático y de datos seguro llamado ALPS (AI Labs for Patient Safety) que creará una infraestructura integrada para análisis confidenciales y desarrollará un flujo de trabajo ideal para promover el trabajo en equipo en todas las disciplinas.

P: ¿Cuál cree que es el impacto potencial de estos esfuerzos de AI-QI en la atención al paciente y las operaciones del hospital?

Tighe: A menudo hablamos del modelo de "queso suizo" para la seguridad, cuando los "agujeros" en capas de sistemas de seguridad apilados permiten el paso de un error médico. Si bien es un buen modelo, tiene un uso limitado para mapear un solo problema de seguridad, y mucho menos un sistema complejo como un hospital. Creo que los esfuerzos de AI-QI, a través de proyectos como el gráfico de seguridad del paciente, nos ayudarán no solo a crear este nuevo tipo de mapa, sino también a utilizar el mapa para simular cómo podemos cambiar los flujos de trabajo clínicos para mejorar la seguridad del paciente.

También estoy muy emocionado de vincular AI-QI con la investigación clínica de IA en toda la universidad. ¿Qué pasaría si pudiéramos predecir el error médico o la complicación quirúrgica de un paciente y luego usar el gráfico de seguridad del paciente para predecir automáticamente las posibles mejoras en el plan de atención, todo antes de que el paciente llegue a nuestro hospital? Uno de los objetivos a largo plazo de AI-QI es no solo ayudar a traducir e implementar la fenomenal investigación de IA que se está realizando aquí en la práctica clínica, sino hacerlo de una manera impactante y sostenible.

Esta historia se publicó originalmente en la edición de primavera de 2023 del boletín Doctor Gator.

Cody Hawley es el director de comunicaciones de la Facultad de Medicina de la UF, donde supervisa un programa integral de comunicaciones multicanal para mejorar la reputación de la facultad, aumentar la visibilidad y atraer audiencias clave. Esto incluye liderar el equipo de comunicaciones de la Facultad de Medicina en comunicaciones estratégicas, narración de historias, comunicaciones de avance, administración de sitios web y estrategia de redes sociales. Antes de este puesto, Cody se desempeñó como subdirector de comunicación ejecutiva en USF Health, donde fue el principal redactor de discursos del ejecutivo sénior, gerente de comunicación interna y redes sociales, así como un colaborador clave para el plan estratégico y las iniciativas de campaña. Tiene un doctorado. en estudios de comunicación de la Universidad del Sur de Florida y se desempeñó como miembro de la facultad en el departamento de comunicación y colegio con honores durante varios años. Ha impartido más de 30 cursos de pregrado, realizado docenas de presentaciones en conferencias nacionales y publicado en varios medios académicos. Recibió el premio Robert E. Bostrom Young Scholar de la Asociación de Comunicación de los Estados del Sur.

Noticias actuales