NHS bozuldu. Yıllar süren kronik yetersiz fonlamanın ardından bekleme listesi 7,5 milyonu aştı ve bu kişilerin %40'ından fazlası 18 haftalık hedeften daha uzun süredir bekliyor. Kamu sağlık sektörü de işe alım konusunda sıkıntı yaşıyor. Aralık 2023 itibarıyla İngiltere'de ikinci basamak sağlık hizmetlerinde 110.000'den fazla boş pozisyon vardı; bu sayı, tüm hemşirelik görevlerinin %10'unu da içeriyor.
Teknoloji genellikle birçok NHS sorununun çözümü olarak görülüyor. Yapay zeka (AI) gibi veri ve teknolojilerin, hastanın self servisini ve kişiselleştirmesini nasıl kolaylaştırabileceği, verimlilik sunması ve doktor ve hemşirelere zaman kazandırması konusunda pek çok tartışma yapıldı.
Londra'da yakın zamanda düzenlenen Women in Data etkinliğinde bir panelde konuşan NHS İngiltere'nin veri ve analiz sorumlusu Ming Tang, sağlık hizmetinin aşırı baskı altında olduğunu ancak aynı zamanda yatırım yapacak parayı bulması gerektiğini söyledi. teknoloji.
“Veriye ve altyapıya yatırım yapmamız gerekiyor” dedi. “İşte bu yüzden artık yatırımımızın büyük bir kısmı – muhtemelen haklı olarak – sadece kırılan şeylerin üzerindeki yara bandını onarmak yerine, o noktaya ulaşmamıza yardımcı olacak daha uzun vadeli şeylere odaklanıyor, çünkü çok fazla kırılan şey var.”
NHS'nin ayrıca verilerinin kullanımı konusunda halkla sağlıklı bir görüşme yapması gerekiyor. Kişiselleştirilmiş tıp, tedavileri iyileştirme konusunda büyük bir potansiyele sahip olsa da, bireye ilişkin daha iyi ve ek verilerin toplanmasını gerektirir.
“[Without that] Eşitsizliklere ulaştığımızdan emin olamayacağız, nüfusu anlamıyoruz, sağlığın belirleyicilerini anlamıyoruz, bu sorunları çözemeyiz” dedi Tang.
“Bütün bunlar halkın güveniyle ilgili. Veriler gerçek bir fırsat ama aynı zamanda halka, verilerinin neden bu kadar önemli olduğunu da açıklamamız gerekiyor.”
Halkın güvenini kazanmak
NHS, federe veri platformu (FDP) planlarını ilerletirken bu güveni inşa etmek daha da önemli hale geliyor.
FDP, mevcut hasta verilerinin güvenli ve emniyetli bir şekilde birbirine bağlanması ve hastalar hakkında bilgilerin kontrol edilmesi ve bulunması için harcanan zamanın azaltılması amacıyla NHS vakıfları ve İngiltere'deki NHS genelindeki 42 entegre bakım kurulu tarafından kullanılacak.
Tang, FDP'nin NHS'nin merkezinde, ulusal bir örnek olarak hizmet veren ve aynı zamanda entegre bakım kurulları için yazılımın bireysel versiyonlarını içeren temel bir bulut tabanlı veri altyapısı oluşturmakla ilgili olduğunu açıkladı.
“Bu, doğru olduğunda uygun şekilde paylaşmamızı sağlayan bağ dokusuna sahip olmakla ilgili” dedi. “Eğer koğuşta bulunduysanız, ceplerinde kağıt parçaları olan hemşirelerin bir şeyler karaladığını görürsünüz. Bilginin bir kağıt parçasından diğerine aktarılması, tüm bu bilgilerin kayıtlara alınmasını veya bakımın aktarılmasını sağlamaktır.
Tang, “Bunu iş akışı yönetimi, karar desteği ve ön saflardaki klinisyenlerimizin ve idari personelimizin hayatlarını çok daha kolay hale getirdiğimizden ve dolayısıyla onlara hastalara daha fazla zaman ayırdığımızdan emin olmak olarak konuşuyoruz” dedi.
Yapay zekanın NHS'yi nasıl dönüştürebileceğine dair çok fazla tartışma olmasına rağmen, örgütün teknolojiyi benimsemenin henüz eteklerinde olduğunu söyledi. Verimlilikteki gelişmelere bakmak da dahil olmak üzere teknolojiyle ilgilenen çok sayıda keşif ekibi var. Örneğin taburculuk formu hazırlama sürecinin basitleştirilmesi.
“Bu, yapay zekanın bir insanla uygulanmasıdır” dedi. “Doğrudan konuya girip yapay zekanın işin yerini alacağını söylemek yerine test etmeyi ve yinelemeyi öğrendiğimiz için bu gerçekten önemli. Öyle değil.”
Verilerin hazırlanması
NHS'nin büyük projelere başlamadan önce verilerinin yapay zekaya uygun olması için birçok temel çalışmaya ihtiyacı var.
Tang, “İnsanlar dikkatli düşünmeniz gerektiğini unutuyor” dedi. “Sonra gerçekten etik ve süreçlerin hazırlanmasına odaklanarak yapay zeka ile yaptığımız işten en iyi değeri elde ediyoruz.”
Panelde ayrıca Barts Life Sciences'ın baş veri bilimcisi Sophie Williams, herhangi bir NHS AI sistemi için doğru veri temelini oluşturmanın çok önemli olduğunu kabul etti.
“Birleşik Krallık muhtemelen çeşitlilik ve kapsam açısından dünyadaki en iyi sağlık verilerine sahip” dedi, bu da bireyselleştirilmiş bakım için büyük bir potansiyel olduğu anlamına geliyor. Ancak yapay zeka modellerine giren verilerin adil, doğru, herkesi kapsadığını ve doğru veri seti olmasını sağlayan bir sürecin olması gerekiyor.
Williams, “İstatistikler yanlış ellerde, gerçekte doğru olandan farklı bir hikaye anlatmak için kullanılabilir” dedi. “Bu konuda çok dikkatli olmalıyız. Bir popülasyonda işe yarayan şey diğerinde işe yaramıyor.”
Verimlilik ve maliyet tasarrufu
Yapay zeka uygulamaya konulduğunda verimlilik ve maliyet tasarrufu açısından büyük bir potansiyel ortaya çıkar. Diğer bir panelist, Hertility CEO'su Helen O'Neill, mektup göndermek için yalnızca milyon sterlinlik bir bütçeye sahip olan bir Londra hastanesinden bahsetti.
Dijitalleştirilmiş self-servis, teknolojinin NHS'yi daha da geliştirebileceği ve insanların kendi kişisel verilerini, semptomlarını ve koşullarını doldurmasına olanak tanıyan bir başka önemli yönüdür.
Farklı grupların güçlü yönleriyle oynamak, veri sahibi ve dijital olarak etkinleştirilmiş kişilere randevularını önceden yükleme ve gelmeden önce bilgileri doldurma olanağı sunmak anlamına gelir.
O'Neill, “Ortalama dokuz dakikalık randevuda, ilgili tüm soruları sormak ve hastanın tanıyı almak için tüm soruları yanıtlaması için yeterli zaman yok” dedi.
“O zaman elde ettiğiniz şey, altta yatan bu suçlama kültürüdür. [complaining] doktor sana reçete yazmadı ama doktor son birkaç saatte 18 kişiyle görüştü. Bir insandan bu kadar karmaşık semptomlara dayanarak yanıtlar vermesini beklememiz temel bir kusurdur.”
Randevuların semptomları teşhis etmek yerine temel sorular sorarak boşa gitmemesini sağlamanın yanı sıra, daha doğru veriler toplama fırsatı da vardır. O'Neill'e göre Hertility, dijital bir arayüz aracılığıyla, teşvik edici bir dil kullanarak, verilerin toplanma nedenlerini doğrulayarak ve verilerin nasıl kullanılabileceğini açıklayarak bu kadar gerçekçi bir veri seti toplamayı başardı.
“Bir yabancının gözlerine baktığımızda, özellikle de mahrem sorunlar söz konusu olduğunda, farklı cevaplar verme eğilimindeyiz” diye ekledi.
Dijitalleştirme ve self-servis, NHS'yi modern yaşam için daha uygun hale getirmekle de ilgilidir. Tang, birden fazla işte çalışan birçok insan için sadece doktora gitmek için yarım gün izin almanın artık dünyamızın bir parçası olmadığına dikkat çekti.
Tang ve ekibinin yapay zeka gelişimi konusunda aşması gereken büyük engellerden biri de yeteneklerin cezbedilmesi ve elde tutulmasıdır. “Zor kısmı şu ki, biz zayıfız” dedi. “Bu beceriler için doğru maaşları ödemiyoruz.
Tang, “İnsanları bizimle çalışmaya davet etme konusunda biraz daha yaratıcı olmamız gerekiyor” dedi. “Yani rotasyonlar, Girls In Data'ya dahil olmak, çıraklık eğitimlerine katılmak ama aynı zamanda kendimizi geliştirmek. Geliştirmemiz gereken beceri ve yeterliliklerin neler olduğuna bakmaya çalışıyoruz.”