W Polsce wykorzystuje się sztuczną inteligencję w regionalnych centrach krwiodawstwa, m. in. w usprawnianiu pracy placówki. Modele sztucznej inteligencji potrafią powiedzieć, ile krwi należy wyprodukować bądź też ilu dawców należy zaprosić i zrobić to w sposób optymalny – mówi Mateusz Zaborski z AIDA Diagnostics.
Niemal 4 tys. jednostek – tyle wynosi średnie dzienne zapotrzebowanie na krew w Polsce. Rocznie wykonuje się około 1,3 mln pobrań od dawców. Polska firma AIDA Diagnostics opracowała platformę wykorzystującą algorytmy, które wyręczają ludzi w obliczeniach dotyczących zarządzania bankami krwi – istotne jest m.in. dostosowanie zapasów do przewidywanego popytu. W opinii ekspertów możliwości sztucznej inteligencji można wykorzystać również w innych procesach związanych z prowadzeniem zbiórek krwi.
Jak mówi Mateusz Zaborski z AIDA Diagnostics, polskiego dostawcy inteligentnych rozwiązań dla centrów krwiodawstwa, sztuczna inteligencja ma zastosowanie w regionalnych centrach krwiodawstwa, nie tylko w Polsce, ale i za granicą. Pomaga poprawić pracę centrów krwiodawstwa poprzez optymalizację pewnych procesów – „Modele sztucznej inteligencji potrafią powiedzieć, ile krwi należy wyprodukować bądź też ilu dawców należy zaprosić i zrobić to w sposób optymalny, czyli żeby tej krwi nie było za dużo, bo wtedy się przeterminuje i będzie zmarnowana, ale też żeby nie było za mało, bo wtedy jest panika i musimy tej krwi poszukiwać bardzo na cito”.
System AIDA Blood korzysta ze sztucznej inteligencji do danych historycznych i aktualnych do wspomagania podejmowania optymalnych decyzji dotyczących inwentaryzacji krwi, a także jej składników. Modele sztucznej inteligencji opracowują informacje o bieżącej sytuacji i prognozach na przyszłość. Komunikaty są wzbogacone o sugestie, dzięki którym łatwiejsze staje się podejmowanie decyzji wpływających na efektywność pracy ośrodków. Opracowano ponadto moduł AI/Data Science szacujący sugerowany poziom inwentaryzacji krwi do przeprowadzenia w danym dniu połączony z oceną ryzyka wystąpienia niedoboru składników krwi na kolejne dni. Algorytmy dostosowuje się do charakterystyki każdego konkretnego banku krwi na podstawie ich specyficznego zbioru danych.
„Kiedy spojrzymy na ośrodki, które zajmują się krwią, to zobaczymy, że często mają problemy chociażby z podstawową cyfryzacją” – wskazuje Mateusz Zaborski i dodaje, że w tych ośrodkach często nadal pracuje się na papierze, nie ma dobrych systemów elektronicznych – „Ale też nie jest tak źle, ponieważ w szczególności nasze polskie ośrodki są otwarte na te innowacje, współpracują z nami, korzystają z naszych modeli. Jest to kilka centrów krwiodawstwa w kraju i wydaje się, że takie sugestie czy wspomaganie modelami zyskuje uznanie”.
W Regionalnym Centrum Krwiodawstwa i Krwiolecznictwa w Białymstoku funkcjonuje wzorcowy model gospodarowania krwią. Automatyzacja procesów działa tam na najwyższym poziomie – raporty dotyczące przychodów, rozchodów i stanów magazynowych koncentratu krwinek płytkowych są tam tworzone raz dziennie przez roboty, które następnie wysyłają zebrane dane do platformy AIDA. W normalnych warunkach przygotowanie takiego raportu wiązałoby się ze żmudną pracą personelu. Zastosowanie AI zapobiega także błędom, które mogłyby się pojawić przy sporządzaniu papierowej dokumentacji.
