AI og fremtidens sundhedspleje

Både den industrialiserede verden og udviklingslandene står over for en hidtil uset demografi ændringerFødselsraterne har nået et minimum i nogle af verdens største lande, mens bogstaveligt talt milliarder af arbejdstagere forbereder sig på at gå på pension.

Forskere og politiske beslutningstagere er i løbet af de sidste to årtier begyndt aktivt at søge måder at håndtere de stigende sundhedsomkostninger ved aldrende befolkninger. Over hele linjen er AI blevet betragtet som den mest fordelagtige løsning.

Ikke alene automatiserer kunstig intelligens grundlæggende opgaver, hvilket fjerner behovet for dyr menneskelig indgriben i mange tilfælde, men den kan bruges til at give patienterne en større følelse af privatliv og diskretion. Takket være maskinlæring kan implementeringer, der er på plads i dag, desuden forbedres med tiden og tilpasse sig nye udfordringer, der måtte opstå i fremtiden. 

Denne artikel diskuterer et par mulige anvendelser af AI/ML-teknologier i sundhedssektoren. Intet beskrevet nedenfor ligger langt ude i fremtiden og vil højst sandsynligt være en del af markedet for kunstig intelligens i sundhedssektoren, som er forventet at vokse til 44.5 milliarder dollars i størrelse i 2026. 

Strømlinet farmaceutisk udvikling

Hvert år bruger den farmaceutiske industri næsten 100 milliarder dollars på forskning og udvikling. Mange omkostninger involveret i denne proces kan reduceres gennem anvendelse af big data-analyseværktøjer, herunder neurale netværk, til databaser, der kategoriserer de molekylære strukturer af potentielle medicinske komponenter. 

Denne strategi har især vist lovende i situationer, hvor tid er afgørende, såsom under pandemier. I 2015, under ebola-udbruddet i Østafrika, brugte University of Toronto AI til hurtigt at behandle en database med farmaceutiske forbindelser. Opdagelsen af ​​en behandling, der tidligere ville have krævet måneder eller endda års analyse, blev opnået på mindre end en dag. 

Som har været godt rapporteret, AI-analyse har også været integreret i udviklingen af ​​COVID-19-vacciner og behandlinger i løbet af det sidste halvandet år. Efterhånden som nye stammer af virussen dukker op, bliver den samme teknologi fortsat anvendt.

Automatiseret medicinsk dokumentation

Da de fleste klinik- og hospitalsjournaler allerede er gemt digitalt, spiller EHR'er (elektroniske patientjournaler) en vigtig rolle i sundhedsvæsenet. Selvom denne teknologi har gjort det nemmere, hurtigere og i sidste ende billigere at få adgang til patientjournaler, kan selve digitaliseringen af ​​medicinsk dokumentation udgøre en betydelig byrde for sundhedspersonale med tidspresset sundhedsvæsen. 

Naturlig sprogbehandling (NLP) teknologi findes i øjeblikket, som kan strømline adskillige processer relateret til medicinsk dataindsamling og lagring. Mens stemmegenkendelse og dikteringssoftware ikke er noget nyt inden for medicin, forslag bliver nu tvunget til at anvende kunstig intelligens-algoritmer, der dokumenterer og analyserer hele sundhedspersonalets interaktioner med patienter.

En foreslået implementering af denne teknologi ville være at bruge kunstig intelligens og maskinlæring til at behandle videoer, der er optaget ved hjælp af kameraer, der ville blive båret af klinikere. I virkeligheden ville dette være ret lig kropskameraer, som mange politibetjente bærer i dag. Oplysninger indsamlet i disse videoer kan hurtigt indekseres og kombineres med andre medicinske data til yderligere analyse.  

Selfie diagnostik

I nogle dele af verden er der få sundhedsklinikker og hospitaler. I andre kan det virke som et unødigt besvær at tage sig tid fra sin travle dag til at se en læge til rutinemæssige undersøgelser. For folk, der lever i en af ​​disse situationer, går alvorlige tilstande ofte uopdaget, før det er for sent.

Heldigvis, selv i de mest afsidesliggende steder, har de fleste mennesker i dag allerede et kraftfuldt diagnostisk værktøj i lommen - deres smartphones. Kvaliteten af ​​mobiltelefonkameraforestilling bliver bedre hvert år, mens teknologien bliver billigere at producere. Billeder, der er taget ved hjælp af disse enheder, er bestemt levedygtige til analyse af AI-algoritmer. 

Allerede nu er læger i regioner uden adgang til klinisk kvalitetsbilleder begyndt at bruge billeder taget med deres egne mobiltelefoner til at analysere deres patienter. Faktisk bliver smartphones med maskinlæringsdrevet software i øjeblikket brugt til at diagnosticere hudkræft og melanomer med en nøjagtighed så højt som 90%. Forbrugerklasse apps er allerede på markedet, som kan give almindelige brugere mulighed for at opdage hudforandringer på deres egen krop. 

Lignende teknologi anvendes til oftalmologi. Algoritmer er blevet udviklet og godkendt af det amerikanske FDA til at påvise retinopati hos diabetikere gennem fotoanalyse. 

Chatbot-aktiveret telemedicin

Alle har visse ting, de foretrækker at holde private, og for mange er sundhed en af ​​dem. Forsigtighed er bestemt forståeligt, når det kommer til at diskutere medicinske problemer med jævnaldrende og kolleger, men for nogle mennesker kan selv kommunikation med sundhedspersonale virke skræmmende. 

Chatbots kan tilbyde en løsning til denne type patienter. Teknologien, som allerede er aktivt brugt i telemedicin til tidsplanlægning, genopfyldning af recepter og triage, undersøges aktivt som en måde at engagere sig med personer, der har brug for rådgivning om grundlæggende, selvadministreret sundhedspleje. 

I virkeligheden, forskere i Det Forenede Kongerige fandt, at chatbots ville være det foretrukne valg for patienter, der står over for mere stigmatiserende helbredstilstande, såsom kønssygdomme. Med større anonymitet vil patienter være mere tilbøjelige til at søge hjælp til problemer, der kan føre til større bekymringer længere nede i linjen, hvis ellers ikke behandles. 

Konklusion

De use cases for AI i sundhedsvæsenet skitseret i denne artikel repræsenterer kun et meget lille udsnit af, hvad der faktisk er muligt. Når vi går ind i det næste årti med Medtech-udvikling, er vi sikre på at opdage et væld af banebrydende innovationer, hvoraf nogle vi kun kan teoretisere om i dag. 

Nøglen er altså evnen til at omsætte teori til virkelighed. På Daiger, vi specialiserer os i at omdanne teoretiske ideer vedrørende kunstig intelligens og maskinlæring til brugbare løsninger, der tilføjer værdi til virksomheder. Kontakt os venligst eller besøg vores hjemmeside for at lære mere om vores tjenester.