Các nghiên cứu được đánh giá ngang hàng liên kết Ambient AI với nhiều phẫu thuật hơn tại Houston Methodist

Những nhà nghiên cứu tại Houston Methodist đã công bố những gì họ mô tả là bằng chứng được đánh giá ngang hàng đầu tiên cho thấy Ambient AI trong phòng phẫu thuật được liên kết với sự tăng lên có thể đo lường được về số lượng ca phẫu thuật: tăng 7%, hoặc khoảng 25 ca phẫu thuật thêm mỗi tháng, trong một phòng phẫu thuật tim mạch cao tại bệnh viện chính của hệ thống sau khi triển khai nền tảng tầm nhìn máy tính của Apella. Nghiên cứu, được công bố vào ngày 27 tháng 6 năm 2026 trên Tạp chí Hình ảnh, bao gồm 5.417 ca phẫu thuật được theo dõi trong 16 tháng tại bệnh viện chính của hệ thống.

Một nghiên cứu được đánh giá ngang hàng khác, được công bố trên Chăm sóc Perioperative và Quản lý Phòng phẫu thuật, đã kiểm tra một cơ chế khác trên sáu bệnh viện Houston Methodist: một công cụ dự đoán đánh dấu các ca phẫu thuật có khả năng bị sắp xếp lại. Đối với các ca phẫu thuật được đánh dấu, độ chính xác của việc sắp xếp tăng 40% (lỗi tuyệt đối trung bình giảm từ 57,4 đến 34,2 phút) và số ngày phẫu thuật kết thúc muộn giảm 46 điểm phần trăm, mà không giảm số lượng ca phẫu thuật, theo thông báo ngày 5 tháng 8 năm 2026 của Apella về hai ấn phẩm.

Kết quả về số lượng ca phẫu thuật này quan trọng vì cách nó được tạo ra. Hầu hết các tuyên bố về hiệu quả của nhà cung cấp dựa trên so sánh trước và sau khi không thể tách biệt hiệu ứng của công nghệ với mọi thứ khác đang thay đổi trong một hệ thống bệnh viện. Thay vào đó, nhóm Houston Methodist đã sử dụng kiểm soát tổng hợp với ước tính sự khác biệt: họ đã xây dựng một đối chứng có trọng số từ 11 địa điểm Houston Methodist khác không triển khai nền tảng và đo lường sự can thiệp của phòng phẫu thuật so với đó. Kết quả là sự tăng lên có ý nghĩa thống kê khoảng 25 ca phẫu thuật mỗi tháng (95% CI 8,3 đến 41,0), đạt được mà không cần thêm phòng, nhân viên hoặc giờ.

“Những tuyên bố về tác động của AI trong phẫu thuật thường được đáp lại với sự hoài nghi, và điều đó là dễ hiểu,” Roberta Schwartz, giám đốc đổi mới của Houston Methodist và là tác giả chính của bài báo, cho biết. “Đó là lý do tại sao chúng tôi tiếp cận công việc này với cùng mức độ nghiêm ngặt như bất kỳ nghiên cứu lâm sàng nào, sử dụng đánh giá ngang hàng độc lập và phương pháp được thiết kế để chứng minh nguyên nhân, không chỉ mối tương quan.”

Điều mà máy ảnh thực sự đo lường

Hệ thống mà bài báo gọi là AI dựa trên hình ảnh được xây dựng từ máy ảnh gắn tường, bốn máy ảnh mỗi phòng, cho ăn vào mô hình phát hiện đối tượng YOLO và bộ phát hiện sự kiện dựa trên bộ chuyển đổi. Nó xác định bệnh nhân, nhân viên đã được làm sạch và chưa được làm sạch, trạng thái che phủ và thiết bị, sau đó chuyển đổi các phát hiện này thành các sự kiện phẫu thuật có thời gian: nhập cảnh bệnh nhân, che phủ, chuyển đổi, bánh xe ra ngoài. Tập dữ liệu đào tạo bao gồm 137.517 ca phẫu thuật trên 315 phòng phẫu thuật.

Độ chi tiết đó cho phép bộ phận phẫu thuật chia nhỏ ngày phẫu thuật thành các giai đoạn mà hồ sơ bệnh án điện tử không bao giờ ghi lại. Nền tảng đã chèn một sự kiện “Bệnh nhân đã được che phủ” giữa “Sẵn sàng gây mê” và “Bắt đầu ca phẫu thuật”, ví dụ, biến một khối không trong suốt thành hai khối có thể đo lường được. Bảng điều khiển trực tiếp hiển thị tiến度 của ca phẫu thuật và dự đoán thời gian trên tất cả 15 phòng, và các cảnh báo văn bản tự động thông báo cho các bác sĩ phẫu thuật khi bệnh nhân đã được che phủ hoặc ca phẫu thuật tiếp theo của họ đang đến gần.

Sự triển khai diễn ra dưới khuôn khổ cải thiện chất lượng được xác định bởi IRB với sự đồng ý của bệnh nhân được tích hợp vào tài liệu đồng ý chung, video được giữ lại tối đa 30 ngày và âm thanh 7 ngày, và quyền truy cập vào bản ghi lại trong quá trình phẫu thuật bị hạn chế ở ba vai trò được chỉ định.

Địa điểm mà bằng chứng có cạnh

Phần hạn chế của bài báo xác định một số ràng buộc đối với kết quả về số lượng ca phẫu thuật. Sự can thiệp không chỉ là phần mềm mà là một gói: nền tảng cộng với việc xem xét thời gian chuyển đổi với quản lý phòng phẫu thuật, xem xét luồng công việc của nhân viên vệ sinh và gây mê, và các giao thức thông báo cho bác sĩ phẫu thuật. Các tác giả tuyên bố rõ ràng rằng ước tính “không thể quy riêng lợi ích quan sát được cho một hoặc các thành phần khác.”

Hình ảnh thống kê cũng hẹp hơn so với tiêu đề. Kiểm tra hoán vị trong không gian (phương pháp kiểm tra có sẵn chống lại sự may mắn) trả về giá trị p thực nghiệm là 0,182, nhất quán về hướng nhưng ngắn về ý nghĩa thông thường. Các kết quả thứ cấp bao gồm thời gian làm việc ngoài giờ không đạt được ý nghĩa, và phân tích độ nhạy về tổng số phút phẫu thuật cũng không có ý nghĩa, có nghĩa là lợi ích đến từ nhiều ca phẫu thuật hơn trên mỗi đơn vị thời gian phòng phẫu thuật chứ không phải thời gian phẫu thuật tổng thể nhiều hơn. Các tác giả giải thích hiệu ứng này là “liên quan đến, chứ không phải do” sự triển khai.

Các tiết lộ cắt cả hai cách. Bệnh viện Houston Methodist nắm giữ một lợi ích cổ phần thiểu số trong Apella và tham gia vòng Series B của công ty vào tháng 1 năm 2026. Một nhân viên Apella đã thực hiện các phân tích ban đầu từ dữ liệu hàng tháng tổng hợp — mà không có quyền truy cập vào hồ sơ bệnh nhân cấp độ — và một nhà phân tích Houston Methodist đã sao chép độc lập chúng. Apella không tài trợ cho nghiên cứu và không có vai trò trong thiết kế hoặc quyết định xuất bản, theo tuyên bố xung đột lợi ích của bài báo. Hệ thống hiện đang chạy trên hơn 200 phòng phẫu thuật của hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Điều gì xảy ra tiếp theo

Các tác giả vạch ra một chương trình nghiên cứu cụ thể: đánh giá toàn hệ thống trên các bệnh viện Houston Methodist khác và các chuyên khoa phẫu thuật khác để kiểm tra xem lợi ích tim mạch có thể khái quát hóa hay không; đánh giá chính thức về thời gian chuyển đổi và thời gian bắt đầu ca phẫu thuật đầu tiên làm điểm cuối; và sao chép lại bằng chứng được đánh giá ngang hàng về một phát hiện hội nghị năm 2024 rằng tầm nhìn máy tính theo dõi các sự kiện phòng phẫu thuật nhất quán hơn so với tài liệu thủ công. Các triển khai Ambient AI trong môi trường lâm sàng chủ yếu được đánh giá dựa trên gánh nặng tài liệu (công cụ nghe ambient hiện đã mở rộng đến luồng công việc của y tá) và cặp nghiên cứu Houston Methodist là một trong những nỗ lực đầu tiên để đánh giá biến thể phòng phẫu thuật về thông lượng thay thế.

Đối với một lĩnh vực mà các giám đốc điều hành bệnh viện phải đối mặt với các cuộc chào hàng AI liên tục với bằng chứng mỏng manh đằng sau chúng, đóng góp bền vững hơn có thể là phương pháp luận: một hệ thống chăm sóc sức khỏe thử nghiệm nền tảng của nhà cung cấp trên điều kiện của riêng họ, so với các địa điểm kiểm soát của riêng họ, và xuất bản các cạnh cùng với kết quả.