Виртуальный секретарь в реальном времени отслеживает все направления от терапевтов, которые поступают в электронную базу данных eRS. Алгоритм мгновенно считывает данные и определяет причину, по которой пациента направили к специалисту.
Система также собирает сведения о последних анализах и диагностических процедурах, а затем «подшивает» всю информацию в один файл. После этого ИИ-помощник передает данные в регистратуру.
Раньше все документы секретари обрабатывали вручную, причем бумаги приходилось печатать, сканировать и после этого вновь загружать в базу. Ежедневно через систему проходили тысячи направлений, часть которых сотрудники физически не успевали обработать.
Как передает Telegraph, виртуального секретаря «наняли» в июле. За три месяца алгоритм сэкономил медицинским сотрудникам 570 часов работы. Время на обработку одного направления сократилось с 15-20 до 5 минут. Раньше на процедуру могло уходить до 100 часов в неделю, теперь в разы меньше.
Руководство двух больниц, где проходит эксперимент, утверждает, что алгоритмы превосходят человека по производительности в 8 раз.
Эксперимент положительно сказался и на графике врачей. Поскольку ИИ-система работает круглосуточно, направления распределяются более равномерно. «Проще принять утром пять новых пациентов, чем раз в неделю обслужить 35 человек», — признает невролог Петр Покорный.
В 2019 году траст Национальной службы здравоохранения ESNEFT, который инициировал проект, планирует внедрить систему во всех подконтрольных медучреждениях.
В ESNEFT рассчитывают, что виртуальный помощник сократит затраты не только времени, но и денег. К июлю алгоритм сэкономит больницам около £220 тысяч.
В целом автоматизация позволит Национальной службе здравоохранения Британии экономить до £12,5 млрд в год, то есть около 10% ежегодного бюджета. Экономия может вырасти еще на 50%, если внедрять алгоритмы в сферу социальной помощи.
Ставку на искусственный интеллект в сфере здравоохранения делает и Китай. Стране катастрофически не хватает медиков — на тысячу жителей приходится всего 1,8 практикующих врача. В Британии этот показатель составляет 2,8, в России — 3,9. Чтобы эффективнее распределять специалистов среди пациентов, местные больницы используют машинное обучение. Алгоритмы также помогают докторам ставить диагнозы и даже прогнозировать, выйдет ли пациент из состояния комы.
