ИИ в борьбе с инфекциями в больницах: новое исследование

В новом исследовании, опубликованном демонстрируется потенциал использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) для точного выявления случаев инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи (HAI), даже в сложных клинических ситуациях. Эта работа подчеркивает необходимость использования ясного и последовательного языка при применении ИИ-инструментов для данных целей и открывает перспективы внедрения ИИ-технологий как эффективного компонента программ рутинного наблюдения за инфекциями.

Согласно последнему обследованию распространенности больничных инфекций, проведенному Центрами по контролю и профилактике заболеваний США, в 2015 году в стационарах острой помощи было зарегистрировано около 687 000 случаев таких заболеваний и 72 000 смертей среди пациентов больниц, связанных с ними. Около 3% всех стационарных пациентов имеют хотя бы одну HAI в любой момент времени.

Внедрение программ наблюдения за инфекциями и других протоколов профилактики инфекций снизило распространенность HAI, однако они остаются риском, особенно для критически больных госпитализированных пациентов с установленными устройствами, такими как центральные вены, катетеры или дыхательные трубки.

В новом исследовании ученые из Университета Сент-Луиса и Медицинской школы Университета Луисвилля оценили эффективность двух ИИ-инструментов для точного определения HAI. Один инструмент был создан с использованием ChatGPT Plus от OpenAI, а другой был разработан на основе открытой большой языковой модели под названием Mixtral 8x7B. Инструменты были протестированы на двух типах HAI: инфекции кровотока, связанные с центральной веной (CLABSI), и инфекции мочевыводящих путей, связанные с катетером (CAUTI).

Обеим ИИ-системам были представлены описания шести вымышленных клинических случаев с различными уровнями сложности, после чего инструменты должны были определить, соответствует ли описание CLABSI или CAUTI. Ответы ИИ были сопоставлены с ответами экспертов для определения точности. Во всех шести случаях оба ИИ-инструмента точно определили HAI при наличии четких инструкций. Однако исследователи обнаружили, что отсутствие или неоднозначность информации в описаниях могут помешать ИИ-инструментам давать точные результаты. 

Таким образом, исследование предполагает, что ИИ-инструменты могут предложить экономически эффективное средство для улучшения программ наблюдения за HAI, помогая специалистам по профилактике инфекций в повседневных рабочих функциях.