Umělá inteligence a budoucnost zdravotní péče

Obě industrializované a rozvíjející se země čelí bezprecedentním demografickým změnám. Porodnost dosáhla minima v některých z největších zemí světa, zatímco miliardy pracovníků se připravují na odchod do důchodu.

Vědci a politici začali v posledních dvou desetiletích aktivně hledat způsoby, jak řešit rostoucí náklady na zdravotní péči ve stárnoucích populacích. Na všech úrovních se umělá inteligence stala považována za nejvýhodnější řešení.

Umělá inteligence nejen automatizuje základní úkoly, čímž se odstraňuje potřeba drahé lidské intervence v mnoha případech, ale může být také použita k poskytnutí většího pocitu soukromí a diskrétnosti pacientům. Navíc, díky strojovému učení, implementace zavedené dnes mohou být v budoucnu zlepšeny a přizpůsobeny novým výzvám, které mohou vzniknout.

Tento článek diskutuje o několika možných aplikacích technologií AI/ML ve zdravotnictví. Nic z toho, co je popsáno níže, není příliš vzdálené do budoucnosti a bude pravděpodobně součástí trhu zdravotnické umělé inteligence, který se očekává, že dosáhne 44,5 miliard dolarů do roku 2026.

Zefektivněná farmaceutická vývoj

Každý rok farmaceutický průmysl vynakládá téměř 100 miliard dolarů na výzkum a vývoj. Mnoho nákladů spojených s tímto procesem může být sníženo prostřednictvím aplikace nástrojů big data analytics, včetně neuronových sítí, na databáze, které kategorizují molekulární struktury potenciálních léčivých složek.

Tato strategie se zejména osvědčila v situacích, kdy je čas velmi důležitý, jako během pandemií. V roce 2015, během epidemie eboly v East Africe, Univerzita v Torontu použila umělou inteligenci k rychlému zpracování databáze farmaceutických sloučenin. Objev léčby, který by dříve vyžadoval měsíce nebo dokonce roky analýzy, byl dosažen za méně než den.

Jak je již dobře známo, analýza umělou inteligencí byla také zásadní pro vývoj vakcín a léčiv proti COVID-19 v posledních jeden a půl roce. Když se objevují nové kmeny viru, stejná technologie pokračuje v aplikaci.

Automatizovaná lékařská dokumentace

S většinou klinik a nemocnic, které již ukládají své záznamy v digitální formě, elektronické zdravotní záznamy (EHR) hrají důležitou roli ve zdravotnictví. Přestože tato technologie usnadnila, urychla a nakonec zlevnila přístup k pacientským záznamům, skutečná digitalizace lékařské dokumentace může představovat významnou zátěž pro časově vytížené zdravotnické pracovníky.

Technologie zpracování přirozeného jazyka (NLP) již existuje a může zefektivnit řadu procesů souvisejících se sběrem a uložením lékařských dat. Přestože software pro rozpoznávání hlasu a diktování není ničím novým v medicíně, jsou nyní navrhovány návrhy na aplikaci algoritmů umělé inteligence, které dokumentují a analyzují veškeré interakce zdravotnických pracovníků s pacienty.

Jedním z navrhovaných implementací této technologie by bylo využití umělé inteligence a strojového učení k zpracování videí pořízených kamerami, které by nosili klinici. Ve skutečnosti by to bylo velmi podobné těmto tělům, které nosí mnoho policejních důstojníků dnes. Informace shromážděné z těchto videí by mohly být rychle indexovány a kombinovány s dalšími lékařskými daty pro další analýzu.

Diagnostika pomocí selfie

V některých částech světa jsou zdravotní kliniky a nemocnice velmi vzdálené. V jiných případech může návštěva lékaře pro rutinní prohlídky vypadat jako zbytečná starost. Pro lidi, kteří žijí v těchto situacích, vážné podmínky často zůstávají nezjištěné, dokud není příliš pozdě.

Naštěstí, i v nejvzdálenějších lokalitách, většina lidí dnes již má powerful diagnostický nástroj ve svých kapsách – své chytré telefony. Kvalita kamerových snímků se každým rokem zlepšuje a technologie se stává levnější. Obrázky pořízené těmito zařízeními jsou určitě vhodné pro analýzu algoritmy umělé inteligence.

Už nyní lékaři v oblastech bez přístupu ke klinicky kvalitním zobrazovacím metodám začali používat snímky pořízené svými mobilními telefony k analýze svých pacientů. Ve skutečnosti se již používají chytré telefony se softwarem s podporou strojového učení k diagnostice kožního rakoviny a melanomů s mírou přesnosti až 90%. Spotřebitelské aplikace jsou již na trhu, které umožňují běžným uživatelům detekovat změny na jejich vlastních tělech.

Podobná technologie se aplikuje i v oftalmologii. Algoritmy byly vyvinuty a schváleny americkým FDA k detekci retinopatie u diabetiků pomocí fotoanalýzy.

Telemedicína s chatboty

Každý má určitá témata, která rád drží v soukromí, a pro mnohé z nich je to zdraví. Opatrnost je určitě pochopitelná, pokud jde o diskuse o zdravotních problémech s kolegy a spolupracovníky, ale pro některé lidi může být komunikace se zdravotnickými pracovníky také zastrašující.

Chatboty mohou nabídnout řešení pro tyto typy pacientů. Technologie, která je již aktivně používána v telemedicíně pro plánování schůzek, doplňování předpisů a triáž, je aktivně vyšetřována jako způsob, jak komunikovat s lidmi, kteří potřebují rady o základních, samoopatrných zdravotních problémech.

Ve skutečnosti výzkumníci ve Spojeném království zjistili, že chatboty by byly preferovaným výběrem pro pacienty, kteří čelí více stigmatizujícím zdravotním stavům, jako jsou pohlavní nemoci. S větší anonymitou budou pacienti více ochotni hledat pomoc pro problémy, které by jinak mohly vést k větším obavám, pokud zůstanou neléčené.

Závěr

Případy použití umělé inteligence ve zdravotnictví popsány v tomto článku představují pouze malou část toho, co může být možné. Při vstupu do další dekády vývoje Medtech jsme si jisti, že objevíme řadu průlomových inovací, z nichž některé můžeme dnes pouze teoretizovat.

Klíčovým faktorem je schopnost proměnit teorii v realitu. V Daigeru se specializujeme na proměnu teoretických nápadů souvisejících s umělou inteligencí a strojovým učením na realizovatelná řešení, která přidávají hodnotu podnikům. Kontaktujte nás nebo navštivte naše webové stránky, abyste se dozvěděli více o našich službách.