Mr. Jovan Šofranac,
Doktorant fakulteta inženjerskih nauka
Uprkos tome što bolnice u ekonomijama u razvoju imaju najobučenije zdravstvene radnike na svijetu, one se bore da prepoznaju prednosti tehnologija industrije 4.0 kao što su vještačka inteligencija (AI) i internet stvari (IoT). Razvijene ekonomije, s druge strane, brže nego ikada ih prihvataju.U literaturi se uglavnom prepoznaju dva holistička okvira koji omogućavaju praktičarima da postignu bolje menadžersko i makroskopsko razumijevanje ovih tehnologija.
Prvi okvir definiše glavne funkcije bolnice i mapira aplikacije AI i IoT-a u poređenju sa karakterom funkcija. Drugi okvir pruža mrežni dijagram cijele bolnice zasnovan na AI i IoT-u. Nova karakteristika okvira je da se svaki okvir može prilagoditi specifičnim zahtevima bolnice.
Jedan od glavnih sektora u svakoj zemlji na svijetu je zdravstveni sektor. Uprkos pandemiji COVID-19, indijski zdravstveni sektor je igrao važnu ulogu u stvaranju značajnog prihoda i radnih mjesta za zemlju. Jedno od rijetkih tržišta u zdravstvenoj industriji tokom pandemije se proširilo. Posao zdravstvenih usluga i industrija zdravstvenih proizvoda uključeni su u ovaj sektor. Strateška prednost Indije u ovoj oblasti je niža cijena od njenih zapadnih rivala, što je rezultat visoko obučenih stručnjaka. Ipak, gledajući brzinu kojom razvijene nacije u svojim zdravstvenim sistemima uzimaju pomoć dvije glavne tehnologije industrije 4.0 – vještačke inteligencije (AI) i interneta stvari (IoT) – zemlje u razvoju, kao što je Indija, moraju da uspiju kao pionir u globalnom kvalitetu zdravstvene zaštite. Ove inovacije će smanjiti troškove tako što će već kvalifikovanim radnicima pružiti pouzdanu, brzu i isplativu pomoć. Studije su pokazale da, kao posljedica nerazumevanja vještine tehnologija, organizacije koje žele da preduzmu digitalnu transformaciju obično odbijaju da ih sprovedu.
Tehnologija vejštačke inteligencije ima veliko očekivanje u svakoj oblasti medicine, od operacije do psihologije i radiologije. Zbog sposobnosti vještačke inteligencije da razlikuje sekvence i anomalije podataka iz vremenskih serija, to je izuzetna primjena u razvoju inteligentnih medicinskih uređaja kao što su nivoi kiseonika, insulini, krvni pritisak i tako dalje, za praćenje i regulaciju nivoa zasićenosti kiseonikom. Štaviše, AI je takođe odigrala važnu ulogu u naprednim operacijama. Iako je prodor vještačke inteligencije relativno nedavno u hirurgiji, snaga ove tehnologije ne može se potcijeniti ni prije ni tokom operacije u pogledu unutrašnjeg snimanja, identifikacije i kompjuterski potpomognutog navođenja.
Upotreba AI u ranoj dijagnozi i liječenju intraluminalnih oboljenja endoskopskim metodama je u posljednje vreme povećana. Endoskopi uključuju robotiku koja može istovremeno da kreira trodimenzionalni grafikon svog okruženja. Pored čisto medicinskog gledišta, postoji značajan porast u razumijevanju efekata vještačke inteligencije na zdravstveni sistem, posebno u administrativnim i organizacionim praksama. Upotreba alata vještačke inteligencije, kao što su prepoznavanje programa, će biti laka za zadatke kao što su operacije naplate, određivanje prioriteta pacijenata i imenovanje kliničkog osoblja u zavisnosti od broja pacijenata koji će biti uslužni. Ove tehnologije se takođe snažno koriste u psihološkim poljima.
Internet stvari, kao što rečeno u prošlom broju, je serija senzora povezanih jedni sa drugima putem bežičnih mreža, tako da senzorski instrumenti ne samo da mogu da evidentiraju i prate unose, već mogu i da komuniciraju jedni sa drugima preko unaprijed podešenih protokola i donose odluke zasnovane na podacima. Nedavno su istraživači konstatovali da se povećalo interesovanje za proučavanje IoT-ovih zdravstvenih aplikacija. Različiti izvještaji se bave tehnološkim i administrativnim aspektima implementacije bolničkog interneta stvari. Pored sistematskog proučavanja avangardne mrežne arhitekture, preporučuje se IoT zdravstveni sistem, koji koristi bežičnu mrežu tijela. Efikasna kontrola zdravstvenih metrika, upravljanje zalihama i efikasnost usluga bili su glavna pitanja upravljanja.
Na osnovu primjera iz sadašnje literature identifikovane su dvije glavne praznine u istraživanju:
- Čini se da je većina istraživanja koja se bave vještačkom inteligencijom u zdravstvu izazov. Ova metodologija nastavlja da vodi ka manjem razumijevanju sadašnjeg stanja nauke. Štaviše, većina istraživanja u ovoj oblasti je tehničke prirode i manje se fokusira na administrativne posljedice. Takođe, postoji nedostatak studija koje pružaju holističku i regulisanu panoramu implementacije AI u bolničkom lancu snabdijevanja.
- Većina istraživanja koja se tiču upotrebe interneta stvari koncentrišu se na naučne aspekte interneta stvari i analiziraju mikroskopski pogled. Ipak, bolnice u razvoju i dalje se bore da shvate koncept interneta stvari. U bolnici, čini se da su administratori i ljekari preplavljeni tehnologijama koje se mogu koristiti za jačanje funkcija upravljanja. U tom pogledu, tehnologija u kontekstu internih bolničkih operacija mora se posmatrati makroskopski. Autori predlažu iscrpan metod koji će pomoći kliničarima da klasifikuju bolničke uloge, kao i tehnologije prikladne za aktivnosti unutar svake široke uloge kako bi se otklonili nedostaci.
Slika 1. Četiri glavne funkcije operacija bolničke službe
Aktivnosti bilo koje bolnice mogu se široko kategorisati u četiri različite vodeće funkcije (Slika 1):
1) Administrativna funkcija: Ova uloga uključuje zadatke koji su striktno organizaciono povezani sa svakodnevnim funkcijama bolnice. Ovo uključuje projekciju sadašnjih zaposlenih, zapošljavanje novog osoblja, upravljanje zalihama, upravljanje medicinskom dokumentacijom, upravljanje informacionim sistemima, održavanje mašina i opreme, račune, predviđanje potražnje, upravljanje resursima i sistemima pohađanja. Postoji više organizacionih praksi nego praksi usmjerenih na pacijenta.
2) Funkcija podrške pacijentima: Ova funkcija uglavnom pokriva operacije vezane za pacijente, kao što su nadzor zdravstvenih metrika kao što su krvni pritisak, otkucaji srca, nivoi SpO2, nivo hemoglobina, itd., zdravstveni pregledi, dijagnoza maligniteta, liječenje bolesti, operacije i hirurgiju. Postoje prakse usmjerene na pacijenta, a ne organizacione aktivnosti. Štaviše, većina aktivnosti se oslanja na pacijentovu vitalnu dokumentaciju za uspješno donošenje odluka i praćenje.
3) Funkcija kliničke podrške: Ovaj rad se uglavnom odnosi na zadatke koji podržavaju njegu i dijagnozu pacijenta. Sistem za obradu i praćenje uzoraka uključuje praćenje, skladištenje i analizu slika, identifikaciju šablona, kompjuterizovano testiranje, banku krvi, patološke laboratorije i apoteku.
4) Pomoćna funkcija: Kao što naziv znači, ova uloga pokriva osnovne dužnosti bolnice, kao što su održavanje domaćinstva, pranje, osoblje za održavanje, bezbjednosno osoblje i sistemi, uklanjanje otpada i sanitacija nakon otpuštanja. Ovaj okvir ima za cilj kategorizaciju svake funkcije upravljanja bolničkim uslugama na osnovu karaktera funkcije, kao i mogućih tehnoloških rješenja koja mogu pomoći u poboljšanju funkcije preko potencijalnog tehnološkog rješenja koje zadovoljava funkciju.
Spektar tehnoloških rješenja kreće se od rješenja zasnovanih na IoT-u na vrhu do rješenja zasnovanih na vještačkoj inteligenciji na dnu.
Literatura:
- Paul, S.; Rabbani, M.S.; Kundu, R.K.; Zaman, S.M.R. A review of smart technology (Smart Grid) and its features. In Proceedings of the 2014 1st International Conference on Non Conventional Energy (ICONCE 2014), Kalyani, India, 16–17 January 2014;
- 200–203. [CrossRef]
- Sunny, M.R.; Kabir, M.A.; Naheen, I.T.; Ahad, M.T. Residential Energy Management: A Machine Learning Perspective. In Proceedings of the 2020 IEEE Green Technologies Conference (GreenTech), Oklahoma City, OK, USA, 1–3 April 2020; pp. 229–234.
[CrossRef]
- Paul, S.; Ni, Z.; Mu, C. A Learning-Based Solution for an Adversarial Repeated Game in Cyber–Physical Power Systems. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 2020, 31, 4512–4523. [CrossRef]
