Хиймэл оюун ухаанаар удирддаг эмнэлгийн ор хуваарилах систем өвчтөний биеийн байдлыг буруу үнэлснээс болж эмчилгээ хойшилж, улмаар тус өвчтөн нас барсан гэж ар гэрийнхэн нь мэдэгджээ.
Бразилийн Минас-Жерайс мужийн иргэн, 32 настай сэтгэл зүйч Ребека Кардосо Тененте Молина цөсний чулууны улмаас эмнэлэгт хандсан ч биеийн байдал нь хурдацтай муудсан байна. Эмч нар түүнийг эрчимт эмчилгээний тасагт яаралтай шилжүүлэх шаардлагатай гэж үзсэн боловч мужийн захиргааны “Core-MG” систем түүнийг нэн яаралтай тусламж шаардлагатай өвчтөнүүдийн ангилалд оруулаагүй аж.
Ар гэрийнхнийх нь мэдээлснээр, уг систем өвчтөний биеийн байдлын хүндрэлийг 6.8 гэж үнэлсэн нь бодит байдлаас доогуур байсан гэв. Шүүхийн шийдвэр гаргуулж, таван хоногийн дараа 300 км-ийн зайд байрлах эмнэлэгт шилжүүлсэн хэдий ч Молина онгоцоор очсоноос хэдхэн цагийн дараа нас баржээ.
Минас-Жерайс мужийн Эрүүл мэндийн газраас уг систем нь эмч нарын хяналтад байдаг бөгөөд өвчтөнийг бүртгэх, шилжүүлэхэд ямар нэгэн саад учраагүй гэж мэдэгдсэн байна. Гэвч тус системийг нэвтрүүлснээс хойш өвчтөн шилжүүлэх үйл явц алдагдсан хэмээн орон нутгийн удирдлагууд болон мэргэжилтнүүд шүүмжилж байна.
Энэхүү тохиолдол нь эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааныг ашиглахтай холбоотой маргааныг улам бүр хурцатгаж байна. АНУ-д даатгалын компаниуд алгоритмын тусламжтайгаар нөхөн олговор олгохоос татгалзсан хэрэг шүүхэд шилжээд байгаа бол Нью-Йоркийн сувилагч нар эмнэлгийн ажилтнуудын оролцоогүйгээр хиймэл оюун ухааныг яаран нэвтрүүлэх нь эрсдэлтэйг анхааруулсаар байна.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
↓Эх сурвалжийг нээх ↓
The family of a Brazilian patient says doctors were overruled by a state-run bed-allocation system
The family of a Brazilian woman who died after waiting several days for an intensive-care bed has blamed a new AI-powered state system for downgrading the severity of her condition and delaying her transfer.
Rebeca Cardoso Tenente Molina, a 32-year-old psychologist from Minas Gerais, sought treatment earlier this month for what was believed to be gallstones. Her condition quickly deteriorated, and doctors soon concluded she needed urgent transfer to an intensive-care unit.
However, the new state-run Core-MG bed-regulation platform reportedly failed to treat her case as critical enough, despite Molina’s relatives going to court to try to force a faster transfer.
A bed was found only about five days later, around 300 km away. Molina was flown there by private plane but died hours later. Her death certificate lists septic shock as the cause of death, but doctors are still trying to determine what triggered her rapid deterioration.
“Doctors lost the autonomy to decide if a patient is very seriously ill,” Molina’s twin sister and lawyer, Samela Cardoso Tenente Furtado, told the media.
She said the AI system gave Molina a severity score of 6.8, despite her family’s belief that she should have been treated as a 10. “A patient at 8, a patient at 6.9 would jump ahead of her,” Furtado said, adding that the AI-powered platform would not accept a higher level despite worsening test results.
“My sister, other people, are not just numbers, they are not just protocols, they are not just a CPF (Brazil’s taxpayer ID) thrown into the system,” she said.
The Core-MG system was introduced last month, with state officials stating it would make bed allocation faster and more transparent while helping classify patients by severity.
The Minas Gerais Health Department has denied that the system harmed Molina, saying she was registered immediately and that transfers depend on bed availability and clinical needs. It also said regulation remains overseen by doctors and that Core-MG did not change clinical criteria or the method for finding beds.
The rollout has nevertheless drawn criticism and legal challenges from local authorities, who argue it has disrupted patient transfers.
Molina’s case comes amid broader concerns about AI integration in healthcare. In the US, insurers have recently faced lawsuits over alleged algorithmic claim denials, while nurses in New York have warned about hospitals rushing to deploy AI tools without sufficient input or oversight from healthcare workers.
You can share this story on social media:
