În scopul reducerii presiunii pe sistemul de urgență și pentru degrevarea parțială a personalului medical care face triajul și diagnosticarea în spital a potențialilor pacienți COVID19, Guvernul României, în colaborare cu un grup de firme din Cluj, intenționează să dezvolte un proiect de pre-evaluare online, cu ajutorul unui sistem de inteligență artificială.
Sistemul va putea oferi recomandări automate utilizatorilor, iar pe de altă parte va face alertarea autorităților în cazul unei creșteri (focar potențial) a evaluărilor pozitive.
De asemenea, în cazul supraîncărcării personalului medical și a unei epidemii de durată, sistemul de inteligență artificială poate oferi sprijin inclusiv la triajul medical din spitale, utilizând experiența altor medici, acumulată în alte mii de cazuri diagnosticate în țară sau în Europa. În acest fel, s-ar putea utiliza personal mai puțin calificat în prima linie de triaj (voluntari, studenți) asistați de algoritmul inteligenței artificiale.
În scopul realizării acestei aplicații de pre-testare voluntară online și monitorizare asistată de algoritmi a suspiciunilor de răceală, gripă sau COVID19, vă rugăm – stimați colegi – să oferiți feed-back-ul si suportul dumneavoastră pentru secțiunea de înregistrare a simptomelor pacienților si salvare diagnostic, secțiune care va fi operată de personalul medical. Utilizatorii vor utiliza o alta interfață, simplificată.
Pașii de testare ai facilității:
Pasul 1: Accesați www.covidmonitor.ro
Pasul 2: Accesați secțiunea dedicată personalului medical
Pasul 3: Urmați pașii de înregistrare a contului
Pasul 4: Autentificați-vă în site cu contul creat la pasul 3
Pasul 5: Adăugați câteva înregistrări aleatorii pentru a observa modul de lucru cu interfață grafică
Pentru ca această facilitate sa fie funcțională si sa își poată atinge menirea, este nevoie de suportul medicilor cu specializare medicină de urgență, pneumologie, boli infecțioase si oricare alți medici implicați in procesul de îngrijire a pacienților cu simptomatologie COVID sau simptomatologie respiratorie, să introducă fișele de triaj anonimizate (fără numele si CNP-ul pacientului).
Cu cât vom avea mai multe informații introduse, cu atât algoritmul de învățare a programului se va antrena să recunoască in viitor simptomatologia asociată cu diagnosticul pus de medic.
Pasul final al acestui proiect este să se distribuie această aplicație spre publicul larg care ar putea să-și introducă simptomatologia în această aplicație si aplicația să-i răspundă în ce măsură este cazul să se prezinte la camera de gardă.
Pentru a fi în permanență la curent cu ultimele noutăți și informații din domeniul medical, urmărește-ne pe Facebook.