Kontekst badania
Sektor ochrony zdrowia, a zwłaszcza szpitale, generuje złożone i często niebezpieczne odpady, które stanowią poważne zagrożenie dla środowiska i zdrowia publicznego. Pomimo obowiązujących przepisów, praktyczne zastosowanie zasad gospodarki o obiegu zamkniętym (GOZ), takich jak redukcja, ponowne użycie i recykling, pozostaje ograniczone. Brakuje narzędzi umożliwiających menedżerom środowiskowym skuteczne wdrażanie strategii cyrkularnych.
Cele i hipotezy
Celem badania było opracowanie narzędzia wspomaganego sztuczną inteligencją (AI), które: umożliwi wdrażanie zasad GOZ i strategii Zero Waste w placówkach ochrony zdrowia, zidentyfikuje działania mające największy wpływ na zgodność z przepisami i zrównoważony rozwój, zapewni wsparcie decyzyjne menedżerom środowiskowym. Postawiono hipotezę, że AI może skutecznie wspierać zarządzanie odpadami w oparciu o dowody empiryczne i analizy danych.
Metody badawcze
Badanie oparto na podejściu mieszanym: Analiza jakościowa przepisów międzynarodowych, literatury naukowej i dobrych praktyk, z których wyodrębniono 55 działań w 13 obszarach tematycznych. Modelowanie ilościowe z użyciem algorytmu Random Forest (RF), które pozwoliło na przypisanie każdemu działaniu wagi (znaczenia) w kontekście zgodności z przepisami. Weryfikacja funkcjonalności narzędzia przeprowadzona została poprzez cztery symulowane studia przypadków szpitali o różnych profilach.
Rezultaty badań i ich interpretacja
W ramach badania opracowano i przetestowano narzędzie wspierające decyzje w zakresie zarządzania odpadami w szpitalach, wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji (Random Forest). Zidentyfikowano 55 kluczowych działań w obszarze gospodarki odpadami w ochronie zdrowia, które przypisano do 13 głównych kategorii (takich jak logistyka, szkolenia, zgodność prawna, systemy segregacji, systemy IT, czy zaangażowanie kierownictwa). Działania te zostały ocenione pod kątem ich wpływu na zgodność z przepisami, efektywność i potencjał wdrożenia w placówkach o różnych profilach. Algorytm RF umożliwił przypisanie wag poszczególnym działaniom, określając, które z nich mają największy wpływ na skuteczne wdrażanie zasad gospodarki o obiegu zamkniętym. Przykładowo:
– Najwyżej ocenione działania to: wdrożenie systemu do zgłaszania i monitorowania niezgodności, regularne szkolenia dla personelu, obowiązkowe etykietowanie i kodowanie odpadów oraz zastosowanie technologii śledzenia (np. RFID).
– Niższą wagę przypisano działaniom uznanym za wspierające, lecz niewystarczającym samodzielnie, np. kampaniom informacyjnym bez powiązania z konkretnymi procedurami operacyjnymi.
Dzięki tej analizie zbudowano interfejs użytkownika, w którym menedżerowie środowiskowi mogą priorytetyzować działania na podstawie ich znaczenia i dostępnych zasobów. Narzędzie wskazuje „mapę działań” z wizualnym oznaczeniem priorytetów – od najbardziej krytycznych do opcjonalnych. W ramach weryfikacji funkcjonalnej narzędzie zastosowano w czterech symulowanych przypadkach szpitali różniących się wielkością, lokalizacją i poziomem zaawansowania środowiskowego. Przykładowe zastosowania:
– W szpitalu A (mała placówka bez wcześniejszych praktyk środowiskowych) narzędzie zidentyfikowało brak procedur segregacji, nieefektywne zarządzanie magazynem odpadów i niski poziom szkoleń jako kluczowe problemy. Zaproponowano wdrożenie podstawowego planu gospodarki odpadami oraz szkolenia wstępne dla personelu.
– W szpitalu B (średnia placówka z częściowo wdrożoną strategią Zero Waste) narzędzie ujawniło, że mimo posiadania systemów segregacji, brakowało integracji z dokumentacją cyfrową i monitoringu efektywności. Sugerowano inwestycję w oprogramowanie do śledzenia przepływów odpadów.
– W szpitalu C (nowoczesna placówka z rozbudowaną infrastrukturą IT) system potwierdził wysoką zgodność z praktykami GOZ, ale wskazał na konieczność lepszego zaangażowania kierownictwa i wdrożenia procedur oceny ryzyka środowiskowego.
Dodatkowo, narzędzie pozwala użytkownikowi na wybór celów strategicznych (np. „zmniejszenie ilości odpadów niebezpiecznych o 30% w 12 miesięcy”) i automatycznie proponuje plan działań oparty na analizie ważności i kosztów wdrożenia. Takie podejście czyni narzędzie nie tylko diagnozującym, ale również planistą środowiskowym, który może być używany w czasie rzeczywistym. Interpretacja wyników wskazuje, że narzędzie oparte na AI nie tylko poprawia trafność identyfikacji działań priorytetowych, ale również wspiera proces decyzyjny poprzez ograniczenie subiektywności i automatyzację analizy. Dodatkowo, struktura modułowa systemu umożliwia łatwe dostosowanie do lokalnych warunków i przepisów, co czyni go skalowalnym rozwiązaniem dla placówek ochrony zdrowia o różnym poziomie zaawansowania w obszarze zarządzania środowiskowego.
Wnioski
Proponowane narzędzie oparte na AI stanowi praktyczne i skalowalne rozwiązanie dla szpitali, które chcą wdrożyć strategie GOZ i Zero Waste. Umożliwia lepsze zarządzanie odpadami poprzez: identyfikację najważniejszych działań, wsparcie w podejmowaniu decyzji, ciągłe monitorowanie postępów, zgodność z przepisami i celami zrównoważonego rozwoju.
Ograniczenia zakresu badawczego
Narzędzie zostało zweryfikowane wyłącznie na danych symulowanych – nie wdrożono go jeszcze w realnych warunkach klinicznych. Nie uwzględniono różnic w krajowych i regionalnych regulacjach – użytkownicy muszą dostosować narzędzie do lokalnych przepisów. Wersja językowa to jedynie język angielski – konieczne są lokalizacje i tłumaczenia. Integracja z systemami informatycznymi szpitali może być utrudniona ze względu na brak jednolitych standardów wymiany danych. Pełna automatyzacja nie jest możliwa – konieczny jest udział wykwalifikowanego personelu w interpretacji danych i wdrażaniu działań.
Artykuł opublikowano w Environments.