Liečba zranených zamestnancov s pomocou online nástroja

shutterstock_132429839

 

Výskumníci z Univerzity v Alberte vyvinuli nový internetový nástroj, ktorý je určený na pomoc zdravotníkom pri určovaní správnej liečby zranených zamestnancov, pomáha im cítiť sa lepšie  a vrátiť sa skôr do práce.

Výskumníci použili formu umelej inteligencie zvanej strojové učenie s cieľom analyzovať zranenia  a liečebné záznamy  z  databázy zamestnancov  v Alberte, aby vytvorili nástroj, ktorý bude doporučovať vhodný rehabilitačný postup . Počas prvotného testovania tento podporný nástroj dokonca prekonal hodnotenia lekárov.

” Cieľom tohto nástroja , ako aj všetkých našich rehabilitačných stratégií v dnešnej dobe, je pomôcť zraneným ľuďom cítiť sa opäť zdravo, produktívne sa zapojiť do pracovného pomeru a opäť sa vrátiť ku svojim profesiám – tak rýchlo ako je to len možné“,  povedal Doug Gross , asociovaný profesor fyzikálnej terapie  na Fakulte rehabilitačnej medicíny.

Grossov výskum je napojený na  poskytovateľa  služieb zameraných na pracovnú rehabilitáciu a zdravotné postihnutie – WCB -Alberta Millard Health. Väčšina jeho prác sa zameriava na hľadanie nových spôsobov, ktoré zamestnancom zabezpečia, že sú na tej správnej ceste k zotaveniu sa – liečenie má pomôcť k ich duševnej a finančnej pohode, ako aj našej ekonomike“, hovorí  Gross.

“V zamestnaneckom systéme zameranom na odstupné sa nachádzajú obrovské peniaze, preto neustále hľadáme ako zlepšiť stratégiu zdravotnej starostlivosti tak, aby sme pomohli zamestnancom vrátiť sa späť na svoje pôvodné pracovisko”.

Počítačový algoritmus tvorí jadro online nástroja

Gross začal spolupracovať s profesorom výpočtovej techniky Osmarom  Zaïane , aby vyvinul počítačový algoritmus, ktorý predpovedá priebeh rehabilitácie .

Zaïanov tím sa spoliehal na informácie z provinčnej databázy 8 611 zamestnancov, ktorí potom, čo podstúpili počiatočnú liečbu, boli priradení na hodnotenie a určenie, či sú pripravení vrátiť  sa späť do práce. Databáza obsahovala podrobnosti o typoch zranenia , rehabilitačných metódach , časovom intervale  medzi zranením a rehabilitáciou, opatreniach proti bolesti a celkových výsledkoch , spolu s osobnými informáciami, ako je vek , pohlavie , rodinný stav, vzdelanie a pracovná pozícia.

Pre mňa to bol obvyklý príklad tohto typu prístupu, ktorý môžeme vykonať pomocou strojového učenia“, povedal Zaïane .

Tento nástroj ukázal  cca 85%-nú presnosť pri  odporúčaní  správnej liečby – to je vysoký stupeň úspechu, ktorý je  tým pádom spoľahlivejší  ako hodnotenie vykonané podľa fyzioterapeutov a pracovných terapeutov. Ak sú pacienti odkazovaní na ošetrenia , ktoré nevedú k návratu do práce, stroj to považuje za chybu, vysvetlil Zaïane.

V súčasnej dobe sa nástroj používa iba na vzdelávanie a tréning študentov . Je potrebné vykonať ešte veľké množstvo testov predtým ako sa tento nástroj dostane do rúk profesionálov v oblasti zdravotníctva, s potenciálnymi aplikáciami v oblasti praktického trénovania nových zamestnancov a používania v odľahlých oblastiach . Ale ani potom nie je cieľom nahradiť lekárov, povedal Gross .

Detailne popísané výsledky tejto štúdie boli publikované v odbornom vestníku Journal of Occupational Rehabilitation.

Zdroj: Medical News Today, preklad: ARTEP

Pridaj komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená. Vyžadované polia sú označené *

Pridaj komentár

Vaša e-mailová adresa nebude zverejnená. Vyžadované polia sú označené *