Trasformiamo le cure per gli anziani con insight basati su AI

Benete, un'azienda finlandese e partner IBM specializzata nella tecnologia per l'assistenza agli anziani, ha tentato di rivoluzionare il modo in cui operatori sanitari e infermieri utilizzano gli insight sulla vita quotidiana assistita (ADL) per offrire un'assistenza di alto livello ai pazienti anziani. Una sfida significativa nei servizi di assistenza agli anziani è la mancanza di digitalizzazione, che affligge gli operatori sanitari con compiti amministrativi. Questo inoltre complica l'individuazione di cambiamenti precoci nella capacità funzionale o nel declino cognitivo, specialmente negli individui più anziani che vivono da soli. Anche con frequenti visite infermieristiche, si possono non notare lievi cambiamenti nelle attività quotidiane, il che rende difficile offrire assistenza preventiva.

La soluzione BeneCare di Benete ha affrontato queste sfide sfruttando la tecnologia dei sensori IoT e gli algoritmi intelligenti per monitorare da remoto e in modo discreto il benessere dei clienti anziani per fornire una visione olistica della loro vita quotidiana. BeneCare genererebbe quindi diversi dati sui lievi cambiamenti nei livelli di attività, nei movimenti fisici, nei modelli di sonno, nell'igiene, nell'assunzione e nella preparazione del cibo e in altre routine. Questi dati hanno inoltre aiutato gli operatori sanitari a rilevare e prevenire le cadute. Le dashboard di BeneCare hanno fornito agli assistenti e agli infermieri dati ricchi e completi, che sono stati analizzati manualmente e da cui hanno tratto insight. Tuttavia, la natura limitata in termini di tempo del loro lavoro ha ostacolato un'analisi approfondita e la traduzione delle informazioni in report e riassunti attuabili. I processi manuali hanno comportato un sottoutilizzo di dati preziosi, rischiando così la supervisione di cambiamenti critici dello stato di salute e causando impatti negativi sulla qualità dell'assistenza. Benete, riconoscendo la necessità di una soluzione che automatizzi la creazione di riepiloghi per ottimizzare l'usabilità di BeneCare e massimizzare il loro contributo a migliori risultati per i pazienti, ha deciso di sviluppare questa funzionalità.

Benete e IBM® Client Engineering hanno avviato un progetto pilota di quattro settimane per migliorare la funzionalità delle dashboard di BeneCare, sfruttando IBM watsonx.ai®. Con l'accesso ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in particolare Llama e Mistral, Jupyter Notebook e al kit di sviluppo software Python watsonx.ai, Benete ha risparmiato tempo prezioso nelle procedure di documentazione, consentendo agli operatori sanitari di concentrarsi maggiormente sui pazienti.

Creando di modelli di prompt in watsonx.ai, Benete ha ottenuto variabili, dati e attività da IBM Cloudant®, un database JSON (JavaScript Object Notation) scalabile. Questo database non solo memorizzava insight da sensori IoT e forniva risultati e riepiloghi dei dati strutturati, ma interrogava anche i dati e i riepiloghi in modo efficiente.

Benete ha tracciato il processo di sviluppo e monitorato varie metriche LLM all'interno dei modelli di prompt generati con Jupyter Notebook. Questi modelli di prompt sono stati quindi tracciati utilizzando schede informative sull'AI create da IBM watsonx.governance® per monitorare e valutare i modelli AI. Inoltre, questi modelli di prompt tracciati tramite scheda informativa AI sono stati salvati separatamente in modo che Benete potesse registrare il numero di token utilizzati dall'unità di assistenza e monitorarne i costi—una caratteristica preziosa in una soluzione integrata. Questi prompt sono stati poi implementati in watsonx.ai per diventare endpoint in cui i dati vengono trasformati in insight e integrati in BeneCare.

Integrando tutti questi componenti, Benete ha creato e automatizzato con successo riepiloghi intuitivi dai suoi dati utilizzando watsonx.ai, che possono essere tradotti anche in varie lingue nonostante i vincoli di tempo e lingua. La dashboard BeneCare monitora costantemente le metriche chiave dell'assistenza e genera dati 24 ore su 24, 7 giorni su 7. I report di riepilogo, che in precedenza venivano generati e interpretati manualmente, vengono ora generati istantaneamente in meno di 5 secondi utilizzando questi dati, consentendo ai professionisti sanitari di prendere decisioni informate e fornire la migliore assistenza possibile. Llama e Mistral sono stati gli LLM scelti per essere implementati su watsonx.ai per le loro dimensioni, i benefici sui costi e le valutazioni positive del modo in cui i report sono stati scritti per soddisfare al meglio le esigenze di Benete. Dopo aver testato l'efficacia di entrambi i modelli, Benete è in grado di mantenere la funzionalità indipendente dal modello, consentendo flessibilità nello sviluppo di LLM.

La trasformazione IT ha portato un beneficio sostanziale per Benete. L'add-on riassuntivo basato su LLM di BeneCare aiuta gli operatori sanitari a comprendere facilmente le condizioni e le funzionalità dei loro clienti anziani, suggerendo cure e attenzioni preventive su misura, mentre gli avvisi consentono un intervento tempestivo. Questo aiuta le persone anziane a rimanere nelle loro case per tutto il tempo che desiderano, in quanto gli operatori sanitari possono offrire assistenza preventiva gestendo anche un numero crescente di clienti. La soluzione aiuta inoltre Benete nella localizzazione dei report, generando contenuti traducibili e sensibili al tono che promuovono una comunicazione senza interruzioni in ambienti di assistenza multiculturali. Con report così facilmente traducibili, gli operatori sanitari con background diversi possono condividere una conoscenza unificata delle esigenze dei clienti, migliorando così la qualità dell'assistenza.

Con la soluzione trasformata in atto, le operazioni quotidiane di Benete sono più fluide e snelle. I team di assistenza nono sono più vincolati all'estrazione e all'interpretazione manuale dei dati grazie al rapido accesso ai riepiloghi, risparmiando così tempo e aumentando l'efficienza. In particolare, si ha una riduzione del 90% del tempo necessario per comprendere i dati dei clienti, in quanto gli infermieri ora impiegano appena un minuto, e non più dieci come prima, per comprendere i grafici. Questa riduzione si traduce in un risparmio di 30 minuti al giorno per singolo infermiere, in quanto questo esercizio viene eseguito tre volte al giorno per cliente.

Quello di cui Benete aveva bisogno non era un chatbot per rispondere alle query, ma l'automazione di un compito complesso e che richiedeva molto tempo, liberando gli utenti per concentrarsi sulle proprie competenze principali: l'assistenza e il supporto agli anziani. Con la piattaforma BeneCare trasformata, gli operatori sanitari possono utilizzare gli LLM per accelerare l'interpretazione dei dati qualitativi e creare riepiloghi che possono essere facilmente personalizzati secondo necessità, garantendo che le informazioni vengano trasmesse nel formato più adatto alle decisioni.

In un settore tradizionale e innovativo, Benete è all'avanguardia e utilizza una soluzione critica per interpretare i dati e ricavare insight per un processo di rendicontazione accelerato. Ora, dopo il successo del progetto pilota, Benete è in grado di offrire una piattaforma personalizzabile in base alle esigenze specifiche degli utenti finali. Gli obiettivi finali di Benete sono migliorare ulteriormente i risultati dei pazienti, fornire una migliore assistenza preventiva e alleggerire gli oneri amministrativi per il personale sanitario.

Benete (link esterno a ibm.com) è una società di software con sede in Finlandia specializzata in tecnologie per un'assistenza agli anziani efficiente, che fornisce dati tempestivi e accurati a organizzazioni e individui per un'assistenza personalizzata. I suoi servizi comprendono modelli di assistenza preventiva a basso costo, che consentono un'elevata efficienza assistenziale e migliorano la qualità di vita degli anziani.