Yapay zekâ, olumsuz sonuçlar açısından yüksek risk altındaki hastaları tanımlayabilecek modeller geliştirmek amacıyla giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu modellerin klinik etkisi büyük ölçüde bilinmemektedir. JAMA da yayımlanan bu araştırmada “Yapay zekâ araçları hastanelerde infeksiyon önleme çabalarına etkili bir şekilde rehberlik edebilir mi?” sorusuna yanıt aranmış.
Bu prospektif, tek merkezli kalite iyileştirme çalışması, yetişkin hasta yatışlarını yapay zekâ uygulamasından önce (1 Eylül 2021-31 Ağustos 2022) ve sonra (1 Ocak 2023-31 Aralık 2023) değerlendirmiş. Clostridioides difficile infeksiyonu (CDI) risk tahmini için daha önce onaylanmış bir kuruma özel yapay zekâ modeli, çalışma sahasındaki klinik iş akışlarına entegre edilmiş. Model, gelişmiş el hijyeni yoluyla patojen maruziyetini azaltmak ve antimikrobiyal yönetim yoluyla konak duyarlılığını azaltmak için infeksiyon önleme uygulamalarını yönlendirmek için kullanılmış.
Sonuç olarak bu kalite iyileştirme çalışmasında yapay zekâ güdümlü bir infeksiyon önleme paketinin uygulanması, çalışma sahasında zaten düşük olan CDI insidansı oranında önemli bir azalma ile ilişkili bulunmamış, ancak CDI ile ilişkili antimikrobiyal kullanımın azalmasıyla ilişkiliymiş.
Sonuçlar, yapay zekânın antimikrobiyal yönetimini destekleme potansiyelini vurgulamaktadır. Altyapı, personel bilgisi ve iş akışı entegrasyonu dahil olmak üzere uygulamanın önündeki engellerin gelecekteki uygulamalarda ele alınması gerektiği vurgulanmış.
Tang S, Shepard S, Clark R, et al. Guiding Clostridioides difficile infection prevention efforts in a hospital setting with AI. JAMA Netw Open. 2025; 8 (6): e2515213.
