Automatizační technika odlehčuje lékařům v klinikách

TEDIAS, testovací a vývojové centrum pro digitální anamnézní systémy. © Fraunhofer IPA, Sascha May

Jak může být lékařský personál v nemocnicích odlehčen digitalizací a současně je pacient více v centru pozornosti procesů? Výzkumníci z Fraunhofer IPA zkoumají, jak lze rutinní práce v klinickém každodenním životě digitalizovat a automatizovat. Ve spolupráci s Univerzitní klinikou Mannheim a lékařskou fakultou nyní realizují první systém pro anamnézu a sběr vitálních dat, u kterého již nebude nutná přímá přítomnost lékařského personálu.

Kde lze zlepšit zdravotní péči v nemocnici pomocí digitalizace? »Z mnoha možných výchozích bodů je nejlepší začít u lékařského příjmu pacientů«, říká Dr. Jens Langejürgen, vedoucí oddělení klinických zdravotnických technologií v Fraunhofer IPA a vedoucí projektu TEDIAS. »Mnoho následných procesů využívá informace shromážděné právě zde, takže zde musí začít důsledné a udržitelné odlehčení personálu v klinikách. Důkladně jsme si prohlédli tento proces a narazili jsme na mnoho rutinních prací – například při sběru základních lékařských údajů a měření vitálních funkcí pacientů –, které lze efektivněji a lépe provádět: například můžeme snížit čekací doby pacientů a současně shromáždit data úplně a odlehčit lékařskému personálu.«

Spolu s lékaři na Univerzitní klinice Mannheim nyní Langejürgenův tým vyvíjí a testuje automatizované systémy, které mají tyto procesy zpřístupnit efektivněji: testovací a vývojové centrum pro digitální systémy příjmu pacientů, zkráceně TEDIAS. Cílem projektu je digitalizace příjmu pacientů jako první krok k vytvoření základu pro digitální nemocnici budoucnosti.

Bezkontaktní vyšetření

Systém TEDIAS má nyní poprvé automatizovat rutinní procesy při příjmu pacienta do nemocnice a tím je perspektivně provádět bez přítomnosti lékaře. Díky tomu, že je pacient aktivněji zapojen do samotného procesu příjmu, může být lépe informován. V centru nového systému bude propracovaná senzory s avatarem pro dotazování pacienta. Plánují se například integrované IR kamery pro měření tělesné teploty, senzory pro stanovení srdeční a dýchací frekvence, mikrofony pro zaznamenávání dýchacích zvuků nebo hlasu. Všechny tyto měření nepředstavují žádnou zátěž pro pacienty, protože jsou bezkontaktní nebo vyžadují běžné činnosti, například sezení na židli. »Ideálně si pacient ani nevšimne, že je vyšetřován, protože současně odpovídá na otázky virtuálního lékaře ohledně své anamnézy a příznaků,« vysvětluje Langejürgen.

Vyhodnocení dat trvá jen několik sekund. Výsledky digitálního prvotního vyšetření lze přímo zobrazit lékaři, který pacienta krátce poté přijme. K tomu je nutné propojení systému s běžnými nemocničními systémy. Čas, který dříve zabral rutinní vstupní vyšetření, je nyní k dispozici na delší rozhovor s lékařem. Pokud výsledky vyšetření naznačují závažnou infekci, může personál přijmout ochranná opatření dříve, než dojde k přenosu infekce na personál nebo další pacienty v ordinaci.

Rychlejší sběr, analýza a vyhodnocení dat

Na Univerzitní klinice Mannheim má již příští rok začít fungovat první reálné laboratoř pro testování nové technologie. První dvě místnosti pro digitální příjem pacientů a prvotní vyšetření budou zřízeny v následujících měsících: jedna v neurologické pohotovosti, kde má být čekací doba zkrácena předběžným vyšetřením a dotazováním. Druhá místnost vznikne v interním lékařství, kde bude prováděno vstupní vyšetření pacientů přicházejících do nemocnice k hospitalizaci nebo léčbě.

»Reálné laboratoře nám dávají možnost testovat různé již dostupné nebo novější technologie za reálných podmínek a zkoumat interakci pacientů s tímto systémem. Kromě lékařů a ošetřovatelů je klíčová i jejich akceptace, protože ta rozhoduje o nasazení takového systému v klinice,« zdůrazňuje Langejürgen.

Automatizované prvotní vyšetření je pouze začátkem dlouhodobého vývoje pro fyzika, který doktorát získal v elektrotechnice: »V rámci projektu TEDIAS vytváříme základnu, na které můžeme postupně stavět a vyvíjet digitální nemocnici. Tím mají lékaři a ošetřovatelé od začátku k dispozici všechny relevantní informace. Plynulost dat a jejich stále vysoká kvalita dále pomáhají včas rozpoznat průběh onemocnění a na něj reagovat,« předpovídá Langejürgen. »Tato data jsou také základem pro trénink algoritmů, které mají potenciál zásadně zlepšit lékařskou péči o pacienta.«