医疗错误仍在伤害患者。AI 可以帮助改变这种情况
快速阅读: 据《NBC 康涅狄格州》称，研究显示，人工智能助手能以近百分百的准确率检测手术室内用药错误。该设备利用可穿戴摄像头扫描注射器和药瓶标签，有望减少用药失误。尽管如此，专家提醒需注意隐私保护及避免临床医生过度依赖技术。
约翰·维德斯潘深知手术室这种高压、高风险的环境容易出问题。“在创伤或患者情况恶化时，人们会急于尽快给患者使用急救药物，”西雅图UW医学的护士麻醉师维德斯潘在接受NBC新闻采访时说。“这就是容易出错的时候，当你手忙脚乱、肾上腺素飙升、抽药并试图注射时。”无论你在哪儿，都可以免费随时观看康涅狄格州新闻。立即观看
尽管一直在努力提升患者安全，但据估计，至少每20名患者中就有1人会在医疗体系中遭遇医疗失误。最常见的错误类型之一是用药错误，由于某种原因，患者可能被给予错误剂量的药物，甚至完全用错药。根据世界卫生组织的数据，在美国，这些错误每年导致约130万人受伤，每天造成一人死亡。
作为回应，许多医院引入了防护措施，从更容易区分名称相似药物的颜色编码方案，到验证正确药物是否已给予正确患者的条形码扫描器。获取每日早晨的顶级本地康涅狄格州新闻，请订阅新闻简报。立即订阅
尽管采取了这些措施，用药错误依然频繁发生。“我看过一些研究，基本上90%的麻醉师承认在职业生涯中犯过用药错误，”UW医学的同事凯利·米歇尔森博士说，她也是华盛顿大学麻醉学和疼痛医学助理教授。她开始思考新兴技术是否能有所帮助。作为一名医疗专业人士和受过训练的工程师，她认为实时发现即将发生的错误并提醒麻醉师应该在人工智能的能力范围之内。
“我觉得这对人工智能来说应该不难做到，”她说，“我们使用的99%的药物都是这10-20种，所以我的想法是训练人工智能识别它们，充当第二双眼睛。”
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这项研究米歇尔森专注于瓶签错误，这类错误占所有用药错误的大约20%。所有注射药物都来自标有标签的药瓶，然后转移到手术室内的药车上的标有标签的注射器中。但在某些情况下，有人选择了错误的药瓶，或者注射器标签贴错了，导致患者被注射了错误的药物。
在特别著名的瓶签错误案例中，一名75岁的女性在田纳西州范德比尔特大学医学中心接受治疗时，被注射了致命剂量的瘫痪药物维库溴铵，而非镇静剂氟马西尼，导致其死亡并引发了一场高调的刑事审判。
米歇尔森认为，通过“智能眼镜”这样的技术可以防止此类悲剧的发生——为手术期间所有工作人员佩戴的护目镜添加一个人工智能驱动的可穿戴摄像头。与华盛顿大学计算机科学系的同事合作，她设计了一个系统，可以扫描周围环境中的注射器和药瓶标签，读取它们并检测它们是否匹配。
“它会放大标签并检测，比如注射器里是丙泊酚，但药瓶里却是昂丹司琼，这时就会发出警告，”她说。“或者两个标签相同，那就没问题，继续你的工作。”
制造这个设备花费了米歇尔森及其团队三年多时间，其中一半时间用于获得使用手术室内麻醉师正确准备药物的预录视频流的许可。一旦得到绿灯，她就可以用这些数据以及实验室环境中拍摄的错误制作的额外录像来训练人工智能。
“手术室里有很多报警疲劳问题，所以我们必须确保它工作得很好，能够近乎完美地检测错误，这样（如果实际使用）就不会发出假警报，”她说。“出于显而易见的伦理原因，我们不能故意让患者犯错，所以我们是在模拟手术室进行的试验。”
在去年发表的一项研究中，米歇尔森报告称该设备检测瓶签错误的准确率为99.6%。剩下的就是决定最佳的警告信息传递方式，它就可以在获得食品药品监督管理局批准后投入实际应用。
这项研究并未由人工智能技术公司资助。
“我倾向于听觉反馈，因为很多耳机像GoPro或Google Glass都有内置麦克风，”她说。“只需一个小小的警告信息，确保人们停下来确认他们正在做的事情是否正确。”
维德斯潘已经测试了这个设备，并表示他对它提高患者安全的潜力持乐观态度，尽管他认为目前的GoPro耳机有点笨重。
“一旦变得更小一点，我认为你会看到更多的麻醉提供者愿意使用它，”维德斯潘说。“但我认为它会很棒。任何能让我们的工作更轻松一些，发现潜在错误并帮助我们重新关注患者的东西都是好事。”
这不是万无一失的患者安全保障
倡导者长期以来一直在呼吁实施预防错误的人工智能工具。加州大学洛杉矶分校健康中心麻醉科副主任、麻醉患者安全基金会主席丹·科尔博士将其降低风险的潜力比作自动驾驶汽车提升道路安全。
尽管科尔受到华盛顿大学的研究以及其他旨在防止药房处方和分发错误的基于人工智能的研究项目的鼓舞，但他表示，围绕这些技术如何最有效地整合到临床护理中仍存在疑问。
“华盛顿大学的试验想法确实是一项突破，”他说，“就像无人驾驶出租车一样，我现在对使用这项技术有些犹豫，但基于其提高安全性的潜力，我确信将来我会使用它。”
来自安大略省的患者安全倡导者梅丽莎·谢尔德里克在2016年因药物错误失去了她8岁的儿子安德鲁，她也表达了同样的观点。谢尔德里克说，虽然技术可以带来改变，但许多医疗错误的根本原因往往是缺乏沟通等一系列因素，从重要的数据被隔离在医院不同部门或系统中就可以看出。
“技术是安全的重要一层，但它只是其中一层，不能作为万无一失的保障，”她说。
其他人认为人工智能可以在防止错误方面发挥关键作用，特别是在手术室和急诊室等要求高的环境中，增加阻力或要求已经超负荷的医护人员在混乱的现实中保持完美注意力已被证明无法有效阻止错误。
“这些干预措施要么增加阻力，要么要求已经超负荷的医护人员在混乱的现实中保持完美注意力，而这种现实充满了干扰和竞争优先事项，”波士顿大学乔巴尼安与阿维迪西安医学院医学系助理教授尼古拉斯·科尔德拉博士说。
“人工智能赋能的摄像头可以在不给临床医生和工作人员增加认知负担的情况下进行被动监控。”
其他人认为人工智能可以在防止错误方面发挥关键作用，特别是在手术室和急诊室等要求高的环境中，增加阻力或要求已经超负荷的医护人员在混乱的现实中保持完美注意力已被证明无法有效阻止错误。
人工智能只会被更广泛地应用
人工智能工具可能会被部署以防止更多情况下的错误。在华盛顿大学医学中心，米歇尔森正在考虑扩展她的设备，以检测注射器中药物的体积，以此来防止剂量不足和过量的错误。
“这是另一个容易发生伤害的领域，尤其是在儿科，因为同一部门的患者之间可能存在百倍的差异，从刚出生的早产儿到超重的18岁青少年，”她说。“有时我们需要稀释药物，但在稀释过程中可能会出现错误。这种情况并不是发生在每一个病人身上，但我们每天为足够多的人做这件事，因此有可能导致人们受伤。”
威德斯潘说，他也可以看到人工智能驱动的可穿戴摄像头在急诊室和医院病房中被用来帮助防止口服药物分发时的错误。
“我知道凯利目前正在研究将该系统用于静脉注射药物，但如果它可以适应口服药物，我认为这也会有所帮助，”威德斯潘说。“我曾经在心脏科工作，有时候这些病人需要服用大量的药物，一杯子里装满了各种药片。所以也许人工智能也能在那里捕捉到错误。”
当然，医院更广泛的使用人工智能也带来了数据保护和隐私问题，特别是如果这项技术碰巧扫描了患者的面部、屏幕或包含其医疗信息的文件。在华盛顿大学医学中心的情况下，米歇尔森表示这不是一个问题，因为该工具只经过训练以识别注射器上的标签，并不会主动存储任何数据。
“始终在线的被动式摄像头技术对隐私构成了重大挑战，”科尔德拉说。“需要有明确的标准来监测违规行为，并且技术在向患者和医护人员介绍时应完全透明。”
他还指出了一些更隐秘的问题的可能性，比如临床医生开始过度依赖人工智能，减少自己的警惕性并忽视传统的安全实践。
“这里也存在一个潜在的滑坡效应，”科尔德拉说。“如果这项技术在检测药物错误方面被证明是成功的，可能会有压力将其扩展到监测临床医生行为的其他方面，从而引发关于支持性安全工具与侵入性职场监控界限的伦理争议。”
但是，尽管人工智能更广泛进入医院的前景无疑需要严格的监督，许多在手术室工作的人都认为它有很大的潜力通过保护患者安全并为医疗专业人员在危急情况下争取宝贵时间来做好事。
“在紧急情况下，时间至关重要，你试图输注血液、抢救药物，检查生命体征，并试图快速完成这些过程，”威德斯潘说。“我认为这就是这种可穿戴技术真正发挥作用的地方，帮助我们节省宝贵的几秒钟，创造更多专注于患者的时间。”
该报道最初发布于NBCNews.com。
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