解决方案
20世纪90年代,外科医生特奥多尔·格兰查罗夫观看了一段自己手术的VHS录像,发现自我形象被彻底击碎:“在我的感知中,我的表现堪称完美——直到我看到录像的那一刻。”一台本应30分钟的手术,因器械用错和分离粗糙而拖到了90分钟。他的结论是:外科医生在承认自身错误方面出了名地糟糕,而且“只要成功与失败之间唯一的障碍是人,错误就不可避免。”
他在Surgical Safety Technologies打造的产品,相当于手术室里的飞机黑匣子:全景摄像头、麦克风和麻醉监护仪记录整个手术室——不仅是美敦力、强生和直觉外科等竞争对手所采集的术中视频——还包括门开合的频率,以及发生了多少次与病例无关的交谈。人工智能帮助分析这些海量数据。目前,这些黑匣子已在从西奈山到杜克再到梅奥诊所的近40家美国、加拿大和西欧机构运行。
证据是具体的。2022年发表于《Annals of Surgery》的一项研究发现,五分之一的手术未遵循手术核对清单,很可能导致了额外的感染。黑匣子数据显示,在妇科手术室中,听觉干扰——门声、警报声、寻呼机声——每分钟都会发生,而每台腹腔镜手术中位数会发生20次术中错误。医院利用这些数据进行整改:杜克检查了抗生素给药时机;几家医院通过标记不明原因的间隙并让分析师复核录像,缩短了台间空闲时间。
阻力来自人,而非技术:一些外科医生拒绝在黑匣子存在的情况下做手术,一些系统因隐私、纪律和法律风险方面的顾虑而遭到破坏。正如批评者J. Dimick所指出的,当时尚无大规模同行评审证据证明黑匣子能减少并发症、挽救生命——采用它的理由仍主要依赖格兰查罗夫与航空业的类比:在航空业,记录帮助将致命事故从1970年的每百万架次6.5起降至如今的不到0.5起。
取得了什么成果
一台手术室里的飞机式黑匣子:全景摄像头、麦克风和麻醉监护仪记录一切,人工智能将海量数据转化为计数。
为何奏效
手术室“大概是医院里被测量最多、却也是被记录得最差的地方之一”——错误只以事后回忆的形式浮现,而这种回忆会少报并美化事实。
记录整个环境,而不仅是患者的身体,能揭示仅靠技术系统看不到的系统性原因——开门、干扰、空闲周转。
自动计数将追责转化为测量:医院针对抗生素给药时机等总体模式采取行动,而不是惩戒个人。
航空业既提供了设计灵感,也提供了推销说辞:记录帮助将飞行的致命事故从每百万架次6.5起降至不到0.5起,格兰查罗夫预测手术也会如此。
可以借鉴什么
当反馈依赖记忆和自身利益时,系统就会失灵。为环境配备记录手段,改进就不再取决于谁承认过错。
后续
到2024年6月,该系统已在北美和西欧近40家机构运行,并在早期各医院使用数据方式存在差异后增设了“客户成功”团队。据格兰查罗夫称,一项即将发表的研究将显示核对清单依从性提高,以及ICU住院时间、再次手术、再入院和死亡率降低。一些中心的拒绝和破坏行为,以及缺乏大规模同行评审的死亡率证据,仍是未解决的障碍。
从这里,追溯依据
参考来源
- This AI-powered 'black box' could make surgery safer MIT Technology Review · technologyreview.com ·