ИИ и бъдещето на здравеопазването

И индустриализираният, и развиващият се свят са изправени пред безпрецедентна демография промени. Раждаемостта е достигнала минимум в някои от най-големите страни в света, докато буквално милиарди работници се готвят да се пенсионират.

Изследователите и политиците през последните две десетилетия започнаха активно да търсят начини за справяне с нарастващите разходи за здравеопазване на застаряващото население. Като цяло AI се смята за най-изгодното решение.

Изкуственият интелект не само автоматизира основните задачи, премахвайки необходимостта от скъпа човешка намеса в много случаи, но може да се използва, за да даде по-голямо усещане за поверителност и дискретност на пациентите. Освен това, благодарение на машинното обучение, внедряванията, въведени днес, могат да се подобрят с времето и да се адаптират към нови предизвикателства, които могат да възникнат в бъдеще. 

Тази статия обсъжда няколко възможни приложения на AI/ML технологиите в здравеопазването. Нищо от описаното по-долу не е много далеч в бъдещето и повече от вероятно ще бъде част от пазара на изкуствен интелект в здравеопазването, който се очаква да нарасне до 44.5 милиарда долара до 2026 г. 

Рационализирано фармацевтично развитие

Всяка година фармацевтичната индустрия харчи близо 100 милиарда долара върху научноизследователска и развойна дейност. Много разходи, включени в този процес, могат да бъдат намалени чрез прилагането на инструменти за анализ на големи данни, включително невронни мрежи, към бази данни, които категоризират молекулярните структури на потенциални лекарствени компоненти. 

Тази стратегия е особено обещаваща в ситуации, когато времето е от съществено значение, като например по време на пандемии. През 2015 г., по време на избухването на ебола в Източна Африка, Университетът в Торонто използва AI за бърза обработка на база данни с фармацевтични съединения. Откриването на лечение, което преди това би изисквало месеци или дори години на анализ, беше постигнато за по-малко от ден. 

Както е било добре отчетено, AI анализът също е неразделна част от разработването на ваксини и лечения срещу COVID-19 през последната година и половина. С появата на нови щамове на вируса същата технология продължава да се прилага.

Автоматизирана медицинска документация

Тъй като повечето клинични и болнични досиета вече се съхраняват в цифров формат, EHR („електронни здравни досиета“) играят важна роля в здравеопазването. Въпреки че тази технология направи по-лесен, по-бърз и в крайна сметка по-евтин достъп до досиетата на пациентите, действителното дигитализиране на медицинската документация може да представлява значителна тежест за доставчиците на здравни услуги, притиснати от времето. 

Понастоящем съществува технология за обработка на естествен език (NLP), която може да рационализира множество процеси, свързани със събирането и съхранението на медицински данни. Въпреки че софтуерът за разпознаване на глас и диктовка не е нищо ново в медицината, предложения сега се прилагат алгоритми с изкуствен интелект, които документират и анализират цялостното взаимодействие на медицинските специалисти с пациентите.

Едно предложено изпълнение на тази технология би било използването на AI и машинно обучение за обработка на видеоклипове, които се записват с помощта на камери, които ще се носят от клиницистите. Всъщност това би било доста подобно на бодикамерите, носени от много полицаи днес. Информацията, събрана в тези видеоклипове, може бързо да се индексира и комбинира с други медицински данни за допълнителен анализ.  

Селфи диагностика

В някои части на света здравните клиники и болници са рядкост. В други отделянето на време от натоварения ден, за да посетите лекар за рутинни прегледи, може да изглежда ненужно безпокойство. За хората, живеещи в някоя от тези ситуации, сериозните състояния често остават неоткрити, докато не стане твърде късно.

За щастие, дори и в най-отдалечените места, повечето хора днес вече имат мощен диагностичен инструмент в джобовете си – своите смартфони. Качеството на изображението на камерата на мобилния телефон става все по-добро всяка година, докато технологията става все по-евтина за производство. Снимките, направени с помощта на тези устройства, със сигурност са жизнеспособни за анализ от AI алгоритми. 

Вече лекари в региони без достъп до изображения с клинично качество са започнали да използват снимки, направени със собствените им мобилни телефони, за да анализират своите пациенти. Всъщност смартфони със софтуер, задвижван от машинно обучение, в момента се използват за диагностициране на рак на кожата и меланоми със степен на точност по-висока от 90%. Потребителски клас приложения вече са на пазара, които могат да позволят на редовните потребители да откриват кожни промени на собствените си тела. 

Подобна технология се прилага и в офталмологията. Разработени са алгоритми и одобрен от американската FDA за откриване на ретинопатия при диабетици чрез фотоанализ. 

Телемедицина с активиран чатбот

Всеки има определени неща, които предпочита да запази в тайна, и за мнозина здравето е едно от тях. Предпазливостта със сигурност е разбираема, когато става въпрос за обсъждане на медицински проблеми с връстници и колеги, но за някои хора дори общуването със здравни специалисти може да изглежда обезсърчително. 

Чатботовете могат да предложат решение за тези видове пациенти. Технологията, която вече се използва активно в телемедицината за насрочване на срещи, попълване на рецепти и сортиране, се проучва активно като начин за ангажиране с лица, които се нуждаят от съвет относно основни, самостоятелно прилагани здравни грижи. 

В действителност, изследователи в Обединеното кралство установиха, че чатботовете биха били предпочитаният избор за пациенти, изправени пред по-стигматизиращи здравословни състояния, като полово предавани болести. При по-голяма анонимност пациентите ще са по-склонни да потърсят помощ за проблеми, които могат да доведат до по-големи опасения по-нататък, ако не бъдат лекувани по друг начин. 

Заключение

Случаите на използване на AI в здравеопазването, описани в тази статия, представляват само много малка извадка от това, което всъщност може да бъде възможно. Влизайки в следващото десетилетие на развитие на Medtech, със сигурност ще открием множество новаторски иновации, за някои от които можем само да теоретизираме днес. 

Ключът, следователно, е способността да превърнете теорията в реалност. При Дайгър, ние сме специализирани в превръщането на теоретичните идеи, свързани с AI и машинното обучение, в приложими решения, които добавят стойност към бизнеса. Моля, свържете се с нас или посетете нашия уебсайт, за да научите повече за нашите услуги.