כלי בינה מלאכותית חדש מזהה גורמי מפתח אנושיים המשפיעים על תוצאות טיפולי יולדות

חוקרים מאוניברסיטת לובורו פיתחו כלי בינה מלאכותית (AI) המזהה את גורמי המפתח האנושיים המשפיעים על תוצאות טיפולי היולדות, ותומכים במאמצים מתמשכים לשיפור הבטיחות לאמהות ולתינוקות.

הכלי פותח על ידי בינה מלאכותית ומדענית הנתונים פרופסור ג'ורג'ינה קוסמה ומומחה לגורמים אנושיים ומערכות מורכבות פרופסור פטריק ווטרסון, הכלי מנתח דוחות אירועי יולדות כדי להדגיש גורמי מפתח אנושיים – כגון תקשורת, עבודת צוות וקבלת החלטות – שעשויים להשפיע על תוצאות הטיפול. מתן תובנות לגבי תחומים שיכולים להפיק תועלת מתמיכה נוספת.

כאשר מתרחשת אירוע יולדות שלילי באנגליה, מופקים דוחות חקירה מפורטים כדי לזהות הזדמנויות ללמידה ולשיפור הבטיחות.

דוחות אלו מספקים תובנות חשובות לגבי היבטים קליניים שהשפיעו על הטיפול, כגון מצבים בריאותיים, נהלים ובדיקות. עם זאת, זיהוי הגורמים האנושיים המעורבים הוא לרוב מאתגר יותר, מכיוון שהם נוטים להיות מורכבים ובעלי ניואנסים.

נכון לעכשיו, מומחים חייבים לבצע סקירות ידניות כדי לחלץ תובנות של גורמים אנושיים מדיווחי תקריות. תהליך זה הוא עתיר משאבים, גוזל זמן, ומסתמך על פרשנות ומומחיות אינדיבידואלית, מה שיכול להוביל למסקנות משתנות.

כלי הבינה המלאכותית נותן מענה לאתגרים הללו על ידי זיהוי וסיווג גורמים אנושיים בדוחות במהירות ובעקביות. הגישה הסטנדרטית שלו מאפשרת לו לנתח דוחות מרובים ולזהות גורמים חוזרים, ומסייעת באיתור אזורים שירוויחו הכי הרבה מתמיכה נוספת.

מודל הבינה המלאכותית הוכשר ונבדק על פי נתונים מ-188 דוחות אמיתיים של אירועי יולדות. הוא זיהה בהצלחה גורמים אנושיים בכל דוח וניתח אותם באופן קולקטיבי, תוך מתן תובנות היכן תמיכה נוספת יכולה לשפר את התוצאות.

AI שינתה את הניתוח שלנו של דוחות בטיחות יולדות. חשפנו תובנות חיוניות הרבה יותר מהר משיטות ידניות.

זה איפשר לנו לאסוף הבנה מקיפה של היכן יש תחומים לשיפור בטיפול ביולדות, ותובנות אלו יכולות לעזור לזהות דרכים לשפר את בטיחות המטופל ולשפר את התוצאות עבור אמהות ותינוקות."

פרופסור ג'ורג'ינה קוסמה

תובנות מהדוחות

עבודת צוות ותקשורת התגלו כגורמים האנושיים שזוהו בתדירות הגבוהה ביותר בכל הדוחות המנותחים, והדגישו את החשיבות של שיתוף פעולה יעיל וחילופי מידע ברורים בין אנשי מקצוע בתחום הבריאות והמטופלים בקידום הבטיחות והאיכות בטיפול ביולדות.

הניתוח הדגיש גם את החשיבות של הערכות יסודיות של מטופלים – כולל הערכות, חקירות והקרנות – כמו גם את ההשפעה של מאפייני מטופל בודדים, כגון היסטוריית לידה ומצבים כמו רעלת הריון, על תוצאות הטיפול.

כלי הבינה המלאכותית זיהה אתגרים הקשורים לשימוש בטכנולוגיה רפואית וביצועי הצוות, מה שמצביע על כך שהדרכה ותמיכה מתמשכים יכולים לשפר את תוצאות הטיפול. זה גם סיפק תובנות לגבי האופן שבו COVID-19 השפיע על שירותי היולדות, והדגיש את הצורך בהסתגלות בפרקטיקות.

הניתוח גם הצביע על כך שלגורמים אנושיים מסוימים עשויה להיות השפעה גדולה יותר על אמהות מקבוצות מיעוט אתניות. עם זאת, בשל המספר המצומצם של דיווחים שכללו נתוני מוצא אתני, נדרש מחקר נוסף כדי להגיע למסקנות סופיות.

השלבים הבאים

החוקרים מלוגבורו מקווים להשיג מימון לשכלל את מודל הבינה המלאכותית באמצעות מערך נתונים גדול יותר ומגוון יותר, שכן בדיקות מורחבות חיוניות כדי לאמת את יעילות הכלי ולהבין עוד יותר את האתגרים העומדים בפני אמהות מקבוצות מיעוט אתניות בטיפולי יולדות.

"אנו מבקשים לשתף פעולה עם בתי חולים, ארגוני בריאות וגופי חקירה כדי לחדד ולהפעיל את כלי הבינה המלאכותית שלנו בדיווחים. שותפויות אלו יסייעו לנו לחלץ אינטליגנציה חיונית כדי למנוע מקרים שליליים ולהבטיח את בטיחותן של כל האמהות והתינוקות", אמרו. פרופסור קוסמה.

"אנו גם מקווים להתאים את הכלי לשימוש עם סוגים אחרים של דיווחים, כגון דיווחי תקריות משטרתיות שליליות, כאשר הבנת הגורמים האנושיים המעורבים יכולה לסייע במניעת תקריות עתידיות ולשפר אסטרטגיות תגובה".

חשיבות המחקר לשיפור הטיפול ביולדות

פרופסור ווטרסון אמר: "העבודה שלנו פותחת אפשרויות חדשות להבנת יחסי הגומלין המורכבים בין גורמים חברתיים, טכניים וארגוניים המשפיעים על בטיחות האם ועל תוצאות בריאות האוכלוסייה.

"הצורך במחקר כזה הודגש ב-Ockenden Review, שבדק את טיפולי היולדות וקבע לשפר את הבטיחות ואיכות הטיפול בשירותי יולדות.

"על ידי ראייה מקיפה יותר של מתן שירותי בריאות אימהות, נוכל לפתח התערבויות ממוקדות לשיפור התוצאות האימהיות עבור כל האמהות והתינוקות."

גוף חקירות בטיחות שירותי הבריאות (HSSIB) חוקר חששות לבטיחות המטופלים ברחבי אנגליה כדי לשפר את NHS ושירותי בריאות עצמאיים ברמה לאומית.

כשנשאל על המחקר, ד"ר ג'ונתן באק, מנתח תובנות בטיחות ב-HSSIB, אמר שהוא "יכול לעזור לאנליסטים הפועלים בתחום הבריאות והטיפול לזהות היכן יש אי שוויון, ולמקסם את הלמידה על ידי הכנסת ממצאים ממספר רב של חקירות".

מידע על כלי הבינה המלאכותית וממצאים מניתוח 188 הדוחות פורסם במאמר חדש ב-International Journal of Population Data Science.