Az októbertől induló, több mint 2 évig tartó, a Klinikára a legkülönbözőbb problémákkal érkező betegek bevonásával zajló kutatásban a kórelőzmények, a betegek által megadott tünetek és egyéb egészségügyi adatok együttes felhasználása zajlik. Azt tesztelik, hogy a gépi tanuláson alapuló előrejelző modellek milyen mértékben képesek javítani az egészségügyi ellátás minőségét. 

A vizsgálat során a többi között tesztelik az AI-támogatott kórtörténet-értékelést, bizonyos diagnosztikai vizsgálatok szükségességét és a visszatérő látogatások előrejelzésének hatékonyságát. Az együttműködés azért áttörő, mivel nem volt még rá alkalom, hogy egy AI-ra alapuló rendszert használjanak ilyen osztályon, mint digitális belépési kapu, és így megkíséreljék kijelölni a későbbi betegutat, csökkentve az ellátási rendszer terheit és a várakozási időt.

AI a sürgősségin

Azok, akik nem akut vagy enyhe egészségügyi problémával jelentkeznek a sürgősségin, gyakran hosszú várakozási idő után hazabocsátásra, háziorvoshoz, vagy járóbeteg-szakrendelőbe való átirányításra kerülnek.

„Ezen betegeknek a jövőbeni, minél korábbi azonosítása és így állapotuknak megfelelő szintű ellátási helyre való azonnali irányítása lenne kívánatos.  Ezért rendkívül fontosak az olyan eszközök, amelyek további emberi erőforrásigény nélkül támogatják, hogy a páciensek gyors és pontos értékelésben részesüljenek” – mondta Dr. Varga Csaba, a Sürgősségi Orvostani Klinika igazgatója és egyetemi docense.

„Az egészségügyi dokumentációból származó beteginformációk kinyerése kihívást jelent, mivel sokszor bonyolult és strukturálatlan szövegformátumban találhatók. A sürgősségi osztályon a mesterséges intelligencia által végzett kórtörténet-elemzés még újdonságnak számít, az eddig kipróbált rendszerek nem bizonyultak hatékonynak. Ezen a ponton csatakozott be a XUND, hogy a tünetek értelmezését és a megfelelő szintű ellátás megtalálását segítse” – osztotta meg Petrovics Tamás, a startup társalapítója és ügyvezetője.

Adatvezérelt egészségügy

A sürgősségi osztályon várakozók az előzetes kockázatelemzést (Triage) követően, önkéntes alapon, egy 2 percig tartó, digitális kérdőívet töltenek ki tableten. A XUND saját fejlesztésű algoritmusa segítségével a tünetek alapján azonnal, automatikusan értékeli a páciens állapotát, összehasonlítva több száz lehetséges diagnózissal, így minden egyes lekérdezés személyre szabott lesz. A begyűjtött adatokat aztán standard formátumban rendezve tárolja, ami megkönnyíti a későbbi elemzést és integrációt, akár például egy kórház IT-rendszerébe. 

Dr. Tarabó Zoltán, a cég társalapítója és orvosigazgatója elmondta: „egy ilyen alkalmazás használata a jövőben lehetővé teheti a betegek komplett adatvezérelt irányítását az egész egészségügyi rendszeren belül, ami hozzájárulhat a szűkös erőforrások még optimálisabb felhasználásához”. 

A kutatás előzetes, pilot időszaka 2022-ben indult 300 beteg bevonásával, amelynek eredményeit mindkét fél pozitívan értékelte. Így az együttműködés résztvevői a projektet egy nagyobb léptékű kutatással folytatják 2025. december 31-ig, ahol legalább 6.000 pácienst is bevonhatnak.