Η Τεχνητή Νοημοσύνη και το Μέλλον της Υγείας

Και ο βιομηχανικός και ο αναπτυσσόμενος κόσμος αντιμετωπίζουν беспреCEDENT δημογραφικές αλλαγές. Τα ποσοστά γεννήσεων έχουν φτάσει στο ελάχιστο σε κάποιες από τις μεγαλύτερες χώρες του κόσμου, ενώ δισεκατομμύρια εργαζόμενοι προετοιμάζονται να εισέλθουν στη συνταξιοδότηση.

Ερευνητές και πολιτικοί έχουν, τα τελευταία δύο δεκαετία, αρχίσει να αναζητούν ενεργά τρόπους αντιμετώπισης των αυξανόμενων ιατρικών εξόδων των γηρασμένων πληθυσμών. Σε όλα τα επίπεδα, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει θεωρηθεί η πιο ευνοϊκή λύση.

Δεν μόνο η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιεί βασικές εργασίες, αφαιρώντας την ανάγκη για ακριβή ανθρώπινη παρέμβαση σε πολλές περιπτώσεις, αλλά μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να δώσει μεγαλύτερη αίσθηση ιδιωτικότητας και διακριτικότητας στους ασθενείς. Επιπλέον, χάρη στην машинική μάθηση, οι εφαρμογές που εγκαθίστανται σήμερα μπορούν να βελτιωθούν με τον καιρό και να προσαρμοστούν σε νέες προκλήσεις που μπορεί να προκύψουν στο μέλλον.

Αυτό το άρθρο συζητά μερικές πιθανές εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης/Μηχανικής Μάθησης στις υπηρεσίες υγείας. Τίποτα από αυτά δεν βρίσκεται πολύ μακριά στο μέλλον και θα είναι πιθανότατα μέρος της αγοράς της τεχνητής νοημοσύνης στις υπηρεσίες υγείας που αναμένεται να φτάσει τα 44,5 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το 2026.

Βελτιωμένη Φαρμακευτική Ανάπτυξη

Κάθε χρόνο, η φαρμακευτική βιομηχανία δαπανά σχεδόν 100 δισεκατομμύρια δολάρια σε έρευνα και ανάπτυξη. Πολυάριθμες δαπάνες που εμπλέκονται σε αυτή τη διαδικασία μπορούν να μειωθούν μέσω της εφαρμογής εργαλείων ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των νευρωνικών δικτύων, σε βάσεις δεδομένων που κατηγοριοποιούν τις μοριακές δομές των πιθανών ιατρικών συστατικών.

Αυτή η στρατηγική έχει δείξει ιδιαίτερη υποσχέση σε καταστάσεις όπου ο χρόνος είναι απαραίτητος, όπως κατά τη διάρκεια πανδημιών. Το 2015, κατά τη διάρκεια της έξαρσης του Ebola στην Ανατολική Αφρική, το Πανεπιστήμιο του Τορόντο χρησιμοποίησε Τεχνητή Νοημοσύνη για να επεξεργαστεί γρήγορα μια βάση δεδομένων φαρμακευτικών ενώσεων. Η ανακάλυψη μιας θεραπείας που θα χρειαζόταν προηγουμένως μήνες ή ακόμη και χρόνια ανάλυσης, επιτεύχθηκε σε λιγότερο από μια μέρα.

Όπως έχει αναφερθεί, η ανάλυση Τεχνητής Νοημοσύνης ήταν επίσης θεμελιώδους σημασίας για την ανάπτυξη εμβολίων και θεραπειών για τον COVID-19 τα τελευταία ενάμισι χρόνο. Όταν νέες μορφές του ιού εμφανίζονται, η ίδια τεχνολογία συνεχίζει να εφαρμόζεται.

Αυτοματοποιημένη Ιατρική Τεκμηρίωση

Με τα περισσότερα ιατρικά αρχεία και νοσοκομειακά αρχεία να αποθηκεύονται ήδη σε ψηφιακή μορφή, τα Ηλεκτρονικά Ιατρικά Αρχεία (ΕΗΑ) παίζουν σημαντικό ρόλο στις υπηρεσίες υγείας. Αν και αυτή η τεχνολογία έχει κάνει πιο εύκολη, ταχύτερη και τελικά φθηνότερη την πρόσβαση στα ιατρικά αρχεία των ασθενών, η ψηφιοποίηση της ιατρικής τεκμηρίωσης μπορεί να αντιπροσωπεύει σημαντικό βάρος για τους ιατρούς που είναι πιεσμένοι στον χρόνο.

Τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) υπάρχει ήδη που μπορεί να βελτιώσει πολλές διαδικασίες που σχετίζονται με τη συλλογή και αποθήκευση ιατρικών δεδομένων. Αν και το λογισμικό αναγνώρισης ομιλίας και διατύπωσης δεν είναι καινούργιο στην ιατρική, προτάσεις γίνονται τώρα για την εφαρμογή αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης που τεκμηριώνουν και αναλύουν το σύνολο των αλληλεπιδράσεων των ιατρών με τους ασθενείς.

Μια προτεινόμενη εφαρμογή αυτής της τεχνολογίας θα ήταν να χρησιμοποιηθεί η Τεχνητή Νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση για την επεξεργασία βίντεο που ηχογραφούνται με κάμερες που θα φοριούνται από τους κλινικούς. Αυτό θα ήταν相当 παρόμοιο με τα σώματα κάμερων που φορούν πολλοί αστυνομικοί σήμερα. Οι πληροφορίες που συλλέγονται σε αυτά τα βίντεο θα μπορούσαν να ευρεθύνουν γρήγορα και να συνδυαστούν με άλλα ιατρικά δεδομένα για περαιτέρω ανάλυση.

Αυτοδιαγνωστικές Εφαρμογές

Σε κάποιες περιοχές του κόσμου, τα ιατρικά κέντρα και τα νοσοκομεία είναι λίγα και μακρινά. Σε άλλες, η αφιέρωση χρόνου για να δει κανείς έναν γιατρό για καθημερινές εξετάσεις μπορεί να φανεί ως αδικαιολόγητη ταλαιπωρία. Για άτομα που ζουν σε οποιαδήποτε από αυτές τις καταστάσεις, σοβαρές καταστάσεις συχνά παραμένουν ανεκπλήρωτες μέχρι να είναι quá αργά.

Τυχαία, ακόμη και στις πιο απομακρυσμένες περιοχές, οι περισσότεροι άνθρωποι έχουν ήδη ένα शकτικό διαγνωστικό εργαλείο στις τσέπες τους – τα κινητά τηλέφωνα. Η ποιότητα της κάμερας του κινητού τηλεφώνου βελτιώνεται κάθε χρόνο, ενώ η τεχνολογία γίνεται φθηνότερη για παραγωγή. Οι εικόνες που λαμβάνονται με αυτά τα συσκευές είναι σίγουρα εφικτές για ανάλυση από αλγόριθμους Τεχνητής Νοημοσύνης.

Ηδη, γιατροί σε περιοχές χωρίς πρόσβαση σε κλινική ποιότητας απεικόνισης έχουν αρχίσει να χρησιμοποιούν εικόνες που λαμβάνονται με τα δικά τους κινητά τηλέφωνα για να αναλύσουν τους ασθενείς τους. Στην πραγματικότητα, κινητά τηλέφωνα με λογισμικό που ενισχύεται από μηχανική μάθηση χρησιμοποιούνται για να διαγνώσουν δερματικά καρκινώματα και μελανώματα με ποσοστά ακρίβειας ως cao ως 90%. Εφαρμογές καταναλωτών είναι ήδη στην αγορά που επιτρέπουν στους κανονικούς χρήστες να ανιχνεύουν αλλαγές στο δέρμα τους.

Παρόμοια τεχνολογία εφαρμόζεται στην οφθαλμολογία. Αλγόριθμοι έχουν αναπτυχθεί και εγκριθεί από τον Αμερικανικό Οργανισμό Τροφίμων και Φαρμάκων για να ανιχνεύουν τη ρετινopathy σε διαβητικούς ατόμους μέσω ανάλυσης φωτογραφιών.

Τηλειατρική με Χρήση Chatbot

Όλοι έχουν κάποια πράγματα που προτιμούν να κρατήσουν ιδιωτικά, και για πολλούς, η υγεία είναι ένα από αυτά. Η προφύλαξη είναι σίγουρα κατανοητή όταν πρόκειται για συζήτηση ιατρικών ζητημάτων με συναδέλφους και συναδέλφους, αλλά για κάποιους ανθρώπους, ακόμη και η επικοινωνία με ιατρικούς επαγγελματίες μπορεί να φανεί ως δαunting.

Τα chatbot μπορεί να προσφέρουν μια λύση για αυτούς τους ασθενείς. Η τεχνολογία, που ήδη χρησιμοποιείται ενεργά στην τηλειατρική για την προγραμματισμένη συνάντηση, την ανανέωση συνταγών και την τριτοβάθμια φροντίδα, ερευνάται ενεργά ως moyen για να εμπλακεί με άτομα που απαιτούν συμβουλές για βασική, αυτοδιαχειριζόμενη φροντίδα υγείας.

Στην πραγματικότητα, ερευνητές στο Ηνωμένο Βασίλειο βρήκαν ότι τα chatbot θα ήταν η προτιμώμενη επιλογή για ασθενείς που αντιμετωπίζουν πιο stigmatizing υγειονομικές καταστάσεις, όπως οι σεξουαλικά μεταδιδόμενες ασθένειες. Με μεγαλύτερη ανωνυμία, οι ασθενείς θα είναι πιο πιθανό να ζητήσουν βοήθεια για ζητήματα που μπορεί να οδηγήσουν σε μεγαλύτερες ανησυχίες αργότερα, αν αλλιώς δεν αντιμετωπίζονται.

Συμπέρασμα

Οι περιπτώσεις χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στις υπηρεσίες υγείας που περιγράφονται σε αυτό το άρθρο αντιπροσωπεύουν μόνο μια πολύ μικρή δειγματοληψία του τι μπορεί να είναι δυνατό. Πηγαίνοντας στο επόμενο δεκαετία της ανάπτυξης της τεχνολογίας υγείας, είμαστε βέβαιοι ότι θα ανακαλύψουμε πολλές πρωτοποριακές καινοτομίες, κάποιες από τις οποίες μπορούμε μόνο να τις θεωρήσουμε σήμερα.

Το κλειδί, λοιπόν, είναι η ικανότητα να μετατρέψουμε τη θεωρία σε πραγματικότητα. Στο Daiger, ειδικευόμαστε στην μετατροπή θεωρητικών ιδεών σχετικών με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση σε δράσεις που προστίθενται αξία στις επιχειρήσεις. Παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας ή επισκεφθείτε την ιστοσελίδα μας για να μάθετε περισσότερα για τις υπηρεσίες μας.