AI και το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης

Τόσο ο βιομηχανοποιημένος όσο και ο αναπτυσσόμενος κόσμος αντιμετωπίζουν πρωτοφανή δημογραφικά στοιχεία αλλαγέςΤα ποσοστά γεννήσεων έχουν φτάσει στο ελάχιστο σε ορισμένες από τις μεγαλύτερες χώρες του κόσμου, ενώ κυριολεκτικά δισεκατομμύρια εργαζόμενοι προετοιμάζονται να εισέλθουν στη σύνταξη.

Οι ερευνητές και οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής έχουν αρχίσει, τις τελευταίες δύο δεκαετίες, να αναζητούν ενεργά τρόπους αντιμετώπισης του αυξανόμενου κόστους υγειονομικής περίθαλψης της γήρανσης του πληθυσμού. Σε γενικές γραμμές, η τεχνητή νοημοσύνη θεωρείται η πιο συμφέρουσα λύση.

Όχι μόνο η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιεί βασικές εργασίες, αφαιρώντας την ανάγκη για δαπανηρή ανθρώπινη παρέμβαση σε πολλές περιπτώσεις, αλλά μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δώσει μεγαλύτερη αίσθηση ιδιωτικότητας και διακριτικότητας στους ασθενείς. Επιπλέον, χάρη στη μηχανική μάθηση, οι υλοποιήσεις που τίθενται σε εφαρμογή σήμερα μπορούν να βελτιωθούν με τον καιρό και να προσαρμοστούν στις νέες προκλήσεις που ενδέχεται να προκύψουν στο μέλλον. 

Αυτό το άρθρο εξετάζει μερικές πιθανές εφαρμογές των τεχνολογιών AI/ML στην υγειονομική περίθαλψη. Τίποτα που περιγράφεται παρακάτω δεν βρίσκεται πολύ μακριά στο μέλλον και μάλλον θα είναι μέρος της αγοράς τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας που αναμένεται να αυξηθεί στα 44.5 δισεκατομμύρια δολάρια σε μέγεθος έως το 2026. 

Βελτιωμένη Φαρμακευτική Ανάπτυξη

Κάθε χρόνο, η φαρμακευτική βιομηχανία ξοδεύει σχεδόν 100 δισεκατομμύρια δολάρια έρευνα και ανάπτυξη. Πολλά κόστη που συνεπάγεται αυτή η διαδικασία μπορούν να μειωθούν μέσω της εφαρμογής εργαλείων ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων νευρωνικά δίκτυα, σε βάσεις δεδομένων που κατηγοριοποιούν τις μοριακές δομές των πιθανών φαρμακευτικών συστατικών. 

Αυτή η στρατηγική έχει δείξει πολλά υποσχόμενη σε καταστάσεις όπου ο χρόνος είναι ουσιαστικός, όπως κατά τη διάρκεια πανδημιών. Το 2015, κατά τη διάρκεια της επιδημίας του Έμπολα στην Ανατολική Αφρική, το Πανεπιστήμιο του Τορόντο χρησιμοποίησε τεχνητή νοημοσύνη για να επεξεργαστεί γρήγορα μια βάση δεδομένων φαρμακευτικών ενώσεων. Η ανακάλυψη μιας θεραπείας που προηγουμένως θα απαιτούσε μήνες ή και χρόνια ανάλυσης επιτεύχθηκε σε λιγότερο από μία ημέρα. 

Ως έχει καλά αναφερθεί, η ανάλυση τεχνητής νοημοσύνης ήταν επίσης αναπόσπαστο κομμάτι της ανάπτυξης εμβολίων και θεραπειών για τον COVID-19 τον τελευταίο ενάμιση χρόνο. Καθώς κάνουν την εμφάνισή τους νέα στελέχη του ιού, η ίδια τεχνολογία συνεχίζει να εφαρμόζεται.

Αυτοματοποιημένη Ιατρική Τεκμηρίωση

Καθώς τα περισσότερα αρχεία κλινικών και νοσοκομείων είναι ήδη αποθηκευμένα σε ψηφιακή μορφή, τα Ηλεκτρονικά Αρχεία Υγείας (ΗΦΥ) διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στην υγειονομική περίθαλψη. Ενώ αυτή η τεχνολογία έχει καταστήσει ευκολότερη, ταχύτερη και τελικά φθηνότερη την πρόσβαση στα αρχεία των ασθενών, η ίδια η ψηφιοποίηση της ιατρικής τεκμηρίωσης μπορεί να αποτελέσει σημαντικό βάρος για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης που έχουν περιορισμένο χρόνο. 

Επί του παρόντος υπάρχει τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που μπορεί να εξορθολογίσει πολυάριθμες διαδικασίες που σχετίζονται με τη συλλογή και αποθήκευση ιατρικών δεδομένων. Ενώ το λογισμικό αναγνώρισης φωνής και υπαγόρευσης δεν είναι κάτι νέο στην ιατρική, προτάσεις τώρα εφαρμόζονται αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που καταγράφουν και αναλύουν το σύνολο των αλληλεπιδράσεων των επαγγελματιών υγείας με τους ασθενείς.

Μια προτεινόμενη εφαρμογή αυτής της τεχνολογίας θα ήταν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για την επεξεργασία βίντεο που καταγράφονται χρησιμοποιώντας κάμερες που θα φορούσαν οι κλινικοί γιατροί. Στην πραγματικότητα, αυτό θα ήταν αρκετά παρόμοιο με τις κάμερες σώματος που φορούν πολλοί αστυνομικοί σήμερα. Οι πληροφορίες που συλλέγονται σε αυτά τα βίντεο θα μπορούσαν να ευρετηριαστούν γρήγορα και να συνδυαστούν με άλλα ιατρικά δεδομένα για περαιτέρω ανάλυση.  

Διαγνωστικά Selfie

Σε ορισμένα μέρη του κόσμου, οι κλινικές υγείας και τα νοσοκομεία είναι σπάνια. Σε άλλα, το να αφιερώνει κανείς χρόνο από την πολυάσχολη μέρα του για να επισκεφτεί έναν γιατρό για τακτικούς ελέγχους μπορεί να φαίνεται υπερβολική ταλαιπωρία. Για τα άτομα που ζουν σε οποιαδήποτε από αυτές τις καταστάσεις, οι σοβαρές παθήσεις συχνά δεν διαγιγνώσκονται μέχρι να είναι πολύ αργά.

Ευτυχώς, ακόμη και στις πιο απομακρυσμένες τοποθεσίες, οι περισσότεροι άνθρωποι σήμερα έχουν ήδη ένα ισχυρό διαγνωστικό εργαλείο στις τσέπες τους—τα smartphone τους. Η ποιότητα της φαντασίας της κάμερας κινητού τηλεφώνου βελτιώνεται κάθε χρόνο, ενώ η παραγωγή της τεχνολογίας γίνεται φθηνότερη. Οι φωτογραφίες που λαμβάνονται με αυτές τις συσκευές είναι σίγουρα βιώσιμες για ανάλυση από αλγόριθμους AI. 

Ήδη, γιατροί σε περιοχές χωρίς πρόσβαση σε κλινική ποιοτική απεικόνιση έχουν αρχίσει να χρησιμοποιούν φωτογραφίες που τραβήχτηκαν με τα δικά τους κινητά τηλέφωνα για να αναλύσουν τους ασθενείς τους. Στην πραγματικότητα, smartphone με λογισμικό μηχανικής μάθησης χρησιμοποιούνται επί του παρόντος για τη διάγνωση του καρκίνου του δέρματος και των μελανωμάτων με ποσοστά ακρίβειας τόσο υψηλές όσο% 90. Καταναλωτή εφαρμογές είναι ήδη στην αγορά που μπορούν να επιτρέψουν στους τακτικούς χρήστες να ανιχνεύουν αλλαγές στο δέρμα στο σώμα τους. 

Παρόμοια τεχνολογία εφαρμόζεται και στην οφθαλμολογία. Έχουν αναπτυχθεί αλγόριθμοι και εγκεκριμένη από τον Αμερικανικό FDA για την ανίχνευση αμφιβληστροειδοπάθειας σε διαβητικά άτομα μέσω ανάλυσης φωτογραφιών. 

Τηλεϊατρική με δυνατότητα Chatbot

Όλοι έχουν ορισμένα πράγματα που προτιμούν να κρατούν ιδιωτικά, και για πολλούς, η υγεία είναι ένα από αυτά. Η προσοχή είναι σίγουρα κατανοητή όταν πρόκειται για συζήτηση ιατρικών ζητημάτων με συνομηλίκους και συναδέλφους, αλλά για μερικούς ανθρώπους, ακόμη και η επικοινωνία με επαγγελματίες υγείας μπορεί να φαίνεται τρομακτική. 

Τα chatbots μπορεί να προσφέρουν μια λύση για τέτοιου είδους ασθενείς. Η τεχνολογία, η οποία χρησιμοποιείται ήδη ενεργά στην τηλεϊατρική για προγραμματισμό ραντεβού, αναπλήρωση συνταγών και διαλογή, διερευνάται ενεργά ως ένας τρόπος επικοινωνίας με άτομα που χρειάζονται συμβουλές σχετικά με τη βασική, αυτοδιαχειριζόμενη, υγειονομική περίθαλψη. 

Στην πραγματικότητα, ερευνητές στο Ηνωμένο Βασίλειο διαπίστωσε ότι τα chatbots θα ήταν η προτιμώμενη επιλογή για ασθενείς που αντιμετωπίζουν πιο στιγματιστικές καταστάσεις υγείας, όπως τα ΣΜΝ. Με μεγαλύτερη ανωνυμία, οι ασθενείς θα είναι πιο πιθανό να αναζητήσουν βοήθεια για ζητήματα που μπορεί να οδηγήσουν σε μεγαλύτερες ανησυχίες στη συνέχεια, εάν διαφορετικά αφεθούν χωρίς θεραπεία. 

Συμπέρασμα

Οι περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη που περιγράφονται σε αυτό το άρθρο αντιπροσωπεύουν μόνο ένα πολύ μικρό δείγμα του τι μπορεί πραγματικά να είναι δυνατό. Προχωρώντας στην επόμενη δεκαετία ανάπτυξης της Medtech, είναι βέβαιο ότι θα ανακαλύψουμε μια πληθώρα πρωτοποριακών καινοτομιών, μερικές από τις οποίες μπορούμε μόνο να θεωρητικοποιήσουμε σήμερα. 

Το κλειδί, λοιπόν, είναι η ικανότητα να μετατρέπουμε τη θεωρία σε πραγματικότητα. Στο Ντάιγκερ, ειδικευόμαστε στη μετατροπή των θεωρητικών ιδεών που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση σε λύσεις που μπορούν να κάνουν πράξη που προσθέτουν αξία στις επιχειρήσεις. Επικοινωνήστε μαζί μας ή επισκεφτείτε την ιστοσελίδα μας για να μάθετε περισσότερα για τις υπηρεσίες μας.