חוקרים מבית הספר לרפואה של אוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו, בשיתוף עם Data Science Alliance, עמותה לקידום החשיבות של סביבת מדעית אחראית, הובילו מחקר שמראה שבתי חולים יכולים לחסוך מיליוני דולרים ולהפחית משמעותית את הפסולת הניתוחית על ידי חשיבה מחודשת על רשימות האספקה המשמשות להכנת חדרי ניתוח, מבלי לפגוע בבטיחות המטופלים.
המחקר, שפורסם ב-26 בנובמבר 2025, המהדורה המקוונת של ניתוח JAMAגילו שכרטיסי העדפה – רשימות ביקורת של בתי חולים של כלים ואספקה לניתוחים – כוללים לרוב הרבה יותר פריטים ממה שצריך בפועל. עם הזמן, כאשר רשימות אלו מועתקות ועושות שימוש חוזר, מצטברים פריטים מיותרים, ויוצרים חוסר יעילות ובזבוז, וכתוצאה מכך חדרי ניתוח מצוידים באספקה שלעתים קרובות אינה בשימוש.
בנוסף להפחתת הפסולת בכל ניתוח, כרטיסי העדפה ניתוחיים מותאמים יכולים לחסוך שעות משמעותיות בהכנה ובניקיון בין המקרים. המשמעות היא שיש לנו יותר זמן לעזור ליותר חולים באמצעות פעולות והליכים שמשנים חיים ומצילים חיים".
שון פרז, MD, סופר ראשי ותושב כירורגי בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת סן דייגו
חוקרים ניתחו אלפי ניתוחים ברחבי UC San Diego Health באורולוגיה, אונקולוגיה כירורגית והתמחויות מעי גס כדי לזהות באילו אספקה נעשה שימוש באמת. באזורים אלה, צמצום פריטים שאינם בשימוש היווה מקור עיקרי לחיסכון פוטנציאלי במשך חמישה חודשים – עד 3 מיליון דולר בפריטים שנזרקים או שיש צורך במלאי מחדש.
באמצעות מודלים סטטיסטיים מתקדמים, הצוות ייעל גרסאות של רשימות אלה ששמרו על מוכנות כירורגית מלאה תוך הפחתה חדה של הפסולת. עבור מטופלים, פירוש הדבר עשוי להיות זמני המתנה קצרים יותר ועלויות טיפול רפואיות נמוכות יותר.
"אנו מקווים שהמחקר הזה מעודד את מערכות הבריאות לנקוט בגישה מונעת נתונים יותר לתחזוקת כרטיסי העדפה", אמר Karandeep Singh, MD, מחבר בכיר במחקר וקצין AI בריאות ראשי ב-UC San Diego Health. "אופטימיזציה של רשימות אלה פירושה שהניתוחים מוכנים בצורה יעילה יותר ושימוש במשאבים נעשה בצורה אחראית, מבלי לפגוע בבטיחות או באיכות."
באופן מסורתי, כרטיסי העדפות מתעדכנים באופן ידני על סמך ניסיון אישי. מחקר זה מציג שיטה מבוססת ראיות המשתמשת בנתונים מהעולם האמיתי, מה שהופך את העדכונים ליעילים ועקביים.
UC San Diego Health מיישמת כעת את הרשימות היעילות הללו בהגדרות כירורגיות בזמן אמת ובוחנת דרכים להפוך עדכונים לאוטומטיים כך שיישארו מדויקים לאורך זמן. החוקרים מאמינים שהפרויקט הזה מדגים את ההשפעה המעשית שיכולה להיות לנתונים על שירותי הבריאות על ידי מראה כיצד מדע נתונים אחראי יכול לקצץ בזבוז של בתי חולים, להגביר את היעילות התפעולית ובסופו של דבר לשפר את הטיפול בחולים.
