KI im Gesundheitswesen – Die Frage „Wird KI medizinisches Personal ersetzen?“ wurde auf Veranstaltungen wie der SXSW diskutiert. Dabei kamen die Experten zu dem Schluss, dass es nicht um Ersatz, sondern um die Umverteilung und Optimierung von Aufgaben geht. Der Fokus verlagert sich darauf, wie Technologie operative Engpässe beseitigen und Fachkräften so Zeit für klinisch wertvollere Tätigkeiten verschaffen kann.

AI na saúde

1. Hauptargumente des Basisartikels

  • Entlastung von wiederkehrenden Aufgaben
  • KI beschleunigt die Verarbeitung großer Datenmengen und reduziert den Zeitaufwand für Verwaltungstätigkeiten und die manuelle Informationseingabe.
  • Empathie und Urteilsvermögen bleiben menschlich
  • Empfang, Entscheidungsfindung in komplexen Szenarien und die Interaktion zwischen Patient und Fachkraft bleiben ausschließlich menschlich

Neues Profil „“tech worker“

Fachleute beginnen mit der Validierung der Algorithmusergebnisse, passen die Systemparameter an und stellen die Datenverwaltung sicher, was kontinuierliche Schulungen erfordert.

2. Herausforderung in präanalytischen Laboren

Vor der eigentlichen Analyse gibt es im präanalytischen Ablauf kritische Punkte, die zu Verzögerungen und Fehlern führen:

  • Identifizierung während der Entnahme: Tippfehler oder vertauschte Etiketten können zur Ablehnung der Probe oder zu Fehldiagnosen führen.
  • Manuelle Dokumentation: Das Ausfüllen von Formularen und Tabellen ist zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler.
  • Eingeschränkte Sichtbarkeit: Koordinatoren verlassen sich bei der Überwachung von Sammlungen auf statische Berichte, wodurch die Reaktion auf Probleme langsam erfolgt.

Diese Engpässe lenken die Aufmerksamkeit des Teams vom zentralen Ziel ab: der Gewährleistung von Qualität und Patientensicherheit.

3. eTrack-Funktionalitäten in der Präanalytik

O eTrack foi desenhado para atacar diretamente esses pontos de dor, com recursos que automatizam e padronizam o fluxo inicial de amostras:

  • Rückverfolgbarkeit zum Zeitpunkt der Entnahme
  • Lesen des auf dem Etikett aufgedruckten 2D-Codes (DataMatrix) zur automatischen Erfassung von Artikel, Charge und Verfallsdatum jedes Röhrchens zum Zeitpunkt der Entnahme.
  • Materialqualitätskontrolle
  • Sofortige Sperrung von Röhrchendatensätzen mit abgelaufener Gültigkeitsdauer, um den Benutzer auf die Verwendung nicht konformer Materialien aufmerksam zu machen.
  • Empfohlene Entnahmereihenfolge
  • Automatische Organisation der Entnahmereihenfolge nach dem Greiner-Protokoll, wodurch Probeninversionsfehler reduziert werden.
  • Integration mit LIS/KIS
  • Datenexport per CSV oder direkte Integration: Synchronisation der Entnahmeinformationen mit dem Labormanagementsystem ohne manuelle Eingabe.
  • Grundlegende Bestandsverwaltung
  • Erfassung des verfügbaren Bestands an jedem Sammelpunkt zur Unterstützung von Nachschubentscheidungen.
  • Offline- und Multiplattform-Modus
  • App für Android und iOS verfügbar, auch offline bedienbar
  • Indikatoren-Dashboard

Echtzeitberichte über:

  • Pro Tag verwendete Tubes (nach Code)
  • Durchschnittlicher Lagerverbrauch
  • Durchschnittliche Bearbeitungszeit in der Präanalytik
  • Insgesamt getätigte Sammlungen

Mithilfe dieser Diagramme kann der Koordinator die Leistung vor der Analyse sofort überwachen und Anpassungen vorwegnehmen.

Fazit

Die Debatte „Wird KI das Gesundheitspersonal ersetzen?“ unterstreicht, dass Technologie spezifische Probleme lösen und nicht Fachkräfte ersetzen sollte. eTrack veranschaulicht diesen Ansatz, indem es bürokratische Aufgaben eliminiert und die Qualität der präanalytischen Laborarbeit sicherstellt. Durch Automatisierung, Qualitätskontrolle und Echtzeittransparenz verbessert das System die menschliche Arbeit und ermöglicht es den Teams, sich auf die Sicherheit und Genauigkeit der Patientenversorgung zu konzentrieren.

Wir sprechen in einem anderen Beitrag auf der Website mehr über inteligência Artificial.

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    Leonardo Lippel
    Account Executive | Greiner Bio-One Service Tech