İzmir Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesinin günde 900 ila bin 200 hastadan kan alınan biriminde hayata geçirilen uygulamayla, hastaların kan vermek için sıraya girmesine son verildi, bekleme süresi birkaç dakikaya düşürüldü.
İzmir’in hasta sayısı açısından en büyük hastanelerinden biri olan Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesinin kan alma biriminde hayata geçirilen “yapay zeka” sistemi sayesinde, sıraya girmeye son verildi, işlemler birkaç dakikaya düşürüldü.
Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesi Yöneticisi Prof. Dr. Gökhan Akbulut, AA muhabirine yaptığı açıklamada, günde ortalama 900 ila bin 200 hastadan kan alındığını, bundan dolayı zaman zaman bekleme sürelerinin uzadığını söyledi.
Kan alma biriminde hastaların önce tüp almak sonra da kan vermek için iki sıraya girdiğini, buralarda bekleme süresinin onlarca dakikaya kadar çıktığını dile getiren Akbulut, farklı yöntemlerden olumlu sonuç alamadıklarını, bunun üzerine “yapay zeka”ya yöneldiklerini anlattı.
Yeni sistemde “tüp alma kuyruğunun” ortadan kalktığını dile getiren Akbulut, şöyle konuştu:
“Hasta birime geldiğinde elindeki barkodu cihaza okutup, oturuyor. Başka bir işlem yapmıyor. Sırası geldiğinde adı anons ediliyor. Sistem hastaları öncelikleri ve kan verme durumuna göre ayırabiliyor. Önceden sekreterler tarafından hazırlanan tüpleri şimdi sistem tarafından hazırlanıyor, kan alacak sekreterin önüne bilgi düşüyor. Bundan çalışanlarımız da memnun. Verimlilikleri arttı.”
BEKLEME SÜRESİ 8,5 DAKİKAYA İNDİ
Yapay zekalı çalışma programının acil hastalara, onkoloji hastalarına ya da belli dakikalarda kan vermesi gereken hastalara öncelik verdiğini söyleyen Akbulut, şöyle devam etti:
“Bu sayede bekleme süreleri ortalama 8,5 dakikaya kadar indi. Oturarak bekliyor insanlar. Hastamız çok, onu eritmek mümkün değil ama bu kalabalıkta oluşabilecek ayakta beklemenin verdiği rahatsızlığı azaltacak en iyi çözümü ürettiğimizi düşünüyoruz. Sonuçta hastalarda yüzde 122 oranında memnuniyet artışı gördük. Yapay zekanın tıpta uygulanması için başarılı bir örnek. Bu tarz çok yoğun bir hastanede başarılı olan sistem dünyanın her yerinde başarılı olabilir. Acil servis ve randevu sistemlerinde de yapay zeka kullanımı için çalışmalarımız var.”
