Кризис в NHS: очереди, коридоры и нехватка кадров
Слова «давление» и «NHS» в Великобритании идут рука об руку, и признаков ослабления нагрузки на систему здравоохранения нет. NHS England продолжает борьбу с очередью из 7,25 миллиона пациентов, одновременно внедряя новые политики по переносу медицинской помощи из больниц в сообщества — несмотря на предупреждения врачей общей практики о росте нагрузки и рисках для пациентов. К этому добавляются надвигающиеся забастовки врачей и обостряющийся дефицит персонала, из-за чего перспективы системы здравоохранения выглядят тревожно.
В попытке облегчить эту нагрузку на передний план выходит ИИ-виртуальная медицина — технология, которая позволяет управлять растущим числом пациентов за пределами больничных стен. Технология охватывает три ключевых направления: сокращение очередей, оптимизация больничной вместимости и организация ухода в коридорах и амбулаторных условиях.
Как работает ИИ в виртуальной медицине: данные, модели и раннее предупреждение
Майкл Макдоннелл, заместитель генерального директора европейского провайдера виртуальной помощи Doccla, имеющий прямой опыт работы в NHS, поясняет: «NHS сталкивается с беспрецедентным давлением — 7,2 миллиона пациентов в очереди, люди ждут в машинах скорой помощи и в коридорах — на фоне сокращения бюджетов по сравнению с предыдущими годами».
По словам Макдоннелла, именно искусственный интеллект лежит в основе работы виртуальной помощи в масштабе. Модели машинного обучения используются для выявления пациентов с риском ухудшения состояния путём комбинирования данных NHS и собственных наборов данных компании. Непрерывные показания с клинических носимых устройств — таких как уровень кислорода в крови, артериальное давление и ЭКГ — анализируются для обнаружения ранних предупреждающих сигналов. Это позволяет клиническим командам вмешиваться раньше и безопасно управлять значительно более крупными группами пациентов, чем это было бы возможно традиционными методами.
Конкретные результаты: снижение нагрузки и экономия средств
Doccla предоставляет NHS удалённый мониторинг пациентов и виртуальные палаты. Модель компании «разработана как для поддержки ранней выписки, так и для предотвращения необоснованных госпитализаций, особенно у пациентов с хроническими заболеваниями».
Уже есть доказательства эффективности: NHS зафиксировала снижение количества койко-дней на 61%, сокращение числа приёмов у врачей общей практики на 89% и падение необязательных госпитализаций на 39%. Не только программное обеспечение на базе ИИ повысило эффективность — данные показывают, что на каждый потраченный фунт стерлингов на такую технологию NHS экономит около трёх фунтов по сравнению с нецифровыми моделями.
ИИ как помощник, а не замена: перспективы трансформации здравоохранения
ИИ может положительно влиять и на психическое состояние клиницистов, снижая административную нагрузку. Например, большие языковые модели (LLM) используются для упрощения ведения клинических записей и представления сложной информации пациентам в более доступной форме.
Ожидается, что ИИ не заменит врачей, а сделает их более эффективными — так что клиницисты могут вздохнуть свободнее. Однако доверие к этой технологии остаётся низким, и оно будет расти только через прозрачность и дальнейшие доказательства успеха. Предиктивные модели также должны обеспечивать точные и справедливые результаты для разнообразных групп пациентов до их масштабного внедрения в реальных клинических условиях.
По мере того как NHS работает над переводом большего объёма помощи из больниц в сообщества в рамках программы «Fit for the Future: 10 Year Health Plan for England», искусственный интеллект стоит во главе этой трансформации. Будущее ИИ в здравоохранении обещает позволить пациентам оставаться более Сэмостоятельными и получать необходимую помощь в привычной обстановке.