ΠΝΝ και το Μέλλον της Υγείας

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

Ερευνητές και πολιτικοί έχουν, τα τελευταία δύο δεκαετίες, αρχίσει να αναζητούν ενεργά τρόπους για την αντιμετώπιση των αυξανόμενων ιατρικών εξόδων των γηρασμένων πληθυσμών. Σε όλα τα επίπεδα, το ΠΝΝ έχει θεωρηθεί η πιο ευνοϊκή λύση.

Δεν μόνο η τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιεί τις 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 τοποθετούνται σήμερα μπορούν να βελτιωθούν με το χρόνο και να προσαρμοστούν σε νέες προκλήσεις που μπορεί να προκύψουν στο μέλλον.

Αυτό το άρθρο συζητά quelques πιθανές εφαρμογές των τεχνολογιών ΠΝΝ/ΜΜ στην υγεία. Τίποτα από αυτά που περιγράφονται παρακάτω δεν βρίσκεται πολύ μακριά στο μέλλον, και θα είναι πιθανότατα μέρος της αγοράς της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία που περίμενε να φτάσει τα 44,5 δισεκατομμύρια δολάρια σε μέγεθος μέχρι το 2026.

Συρραφής Φαρμακευτικής Ανάπτυξης

Κάθε χρόνο, η φαρμακευτική βιομηχανία δαπανά σχεδόν 100 δισεκατομμύρια δολάρια σε έρευνα και ανάπτυξη. Πολλά από τα έξοδα που συμμετέχουν σε αυτή τη διαδικασία μπορούν να μειωθούν μέσω της εφαρμογής εργαλείων ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων νευρωνικών δικτύων, σε βάσεις δεδομένων που κατηγοριοποιούν τις μοριακές δομές πιθανών φαρμακευτικών συστατικών.

Αυτή η στρατηγική έχει δείξει ιδιαίτερη υπόσχεση σε καταστάσεις όταν 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 ΠΝΝ για τη γρήγορη επεξεργασία μιας βάσης δεδομένων φαρμακευτικών ενώσεων. Η ανακάλυψη μιας θεραπείας που θα χρειαζόταν προηγουμένως μήνες ή ακόμη και χρόνια ανάλυσης επιτεύχθηκε σε λιγότερο από μια ημέρα.

Όπως έχει καλά αναφερθεί, η ανάλυση ΠΝΝ ήταν επίσης ουσιαστική για την ανάπτυξη εμβολίων και θεραπειών COVID-19 τα τελευταία一年 και μισό. Όταν νέες στελέχη του ιού κάνουν την εμφάνισή τους, η ίδια τεχνολογία συνεχίζει να εφαρμόζεται.

Αυτοματοποιημένη Ιατρική Τεκμηρίωση

Με τα περισσότερα κλινικά και νοσοκομειακά αρχεία να αποθηκεύονται ήδη σε ψηφιακή μορφή, τα Ηλεκτρονικά Ιατρικά Αρχεία (‘ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία’) παίζουν σημαντικό ρόλο στην υγεία. Ενώ αυτή η τεχνολογία έχει κάνει πιο εύκολη, γρήγορη και τελικά φθηνότερη, την πρόσβαση στα ιατρικά αρχεία των ασθενών, η ψηφιοποίηση της ιατρικής τεκμηρίωσης μπορεί να αντιπροσωπεύει σημαντικό βάρος για τους πιεσμένους χρόνους υγειονομικών παρόχων.

Η τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (ΕΦΓ) υπάρχει ήδη που μπορεί να συρράφει πολλές διαδικασίες που σχετίζονται με τη συλλογή και αποθήκευση ιατρικών δεδομένων. Ενώ το λογισμικό αναγνώρισης φωνής και δικτύωσης δεν είναι τίποτα νέο στην ιατρική, προτάσεις γίνονται τώρα για την εφαρμογή αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης που να τεκμηριώνουν και να αναλύουν το σύνολο των αλληλεπιδράσεων των ιατρικών επαγγελματιών με τους ασθενείς.

Μια προτεινόμενη εφαρμογή αυτής της τεχνολογίας θα ήταν να χρησιμοποιηθεί η ΠΝΝ και η машинική μάθηση για την επεξεργασία βίντεο που θα ηχογραφούνται με κάμερες που θα φορούν οι κλινικοί γιατροί. Στην πραγματικότητα, αυτό θα ήταν khá παρόμοιο με τα σώματα κάμερας που φορούν πολλοί αστυνομικοί σήμερα. Οι πληροφορίες που συλλέγονται σε αυτά τα βίντεο θα μπορούσαν να ευρεθίσουν γρήγορα και να συνδυαστούν με άλλα ιατρικά δεδομένα για περαιτέρω ανάλυση.

Αυτοδιαγνωστικές Εικόνες

Σε κάποια μέρη του κόσμου, τα ιατρικά κέντρα και τα νοσοκομεία είναι λίγα και μακρινά. Σε άλλα, η λήψη χρόνου από τη δραστήρια ημέρα για να δει έναν γιατρό για κανονικές ελέγχους μπορεί να φανεί ως αδικαιολόγητη ταλαιπωρία. Για τους ανθρώπους που ζουν σε οποιαδήποτε από αυτές τις καταστάσεις, σοβαρές καταστάσεις συχνά παραμένουν ανεξέταστες μέχρι να είναι quá αργά.

Τυχαία, ακόμη και στις πιο απομακρυσμένες τοποθεσίες, οι περισσότεροι άνθρωποι έχουν ήδη ένα ισχυρό διαγνωστικό εργαλείο στις τσέπες τους — τα κινητά τηλέφωνα τους. Η ποιότητα της εικόνας του κινητού τηλεφώνου είναι καλύτερη κάθε χρόνο, ενώ η τεχνολογία γίνεται φθηνότερη στην παραγωγή. Οι εικόνες που λαμβάνονται με αυτά τα συσκευές είναι σίγουρα εφικτές για ανάλυση από αλγορίθμους ΠΝΝ.

Ηδη, γιατροί σε περιοχές χωρίς πρόσβαση σε κλινικές εικόνες 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 ενεργοποιείται από την машинική μάθηση χρησιμοποιούνται τώρα για τη διάγνωση του καρκίνου του δέρματος και των μελανωμάτων με ποσοστά ακρίβειας ως υψηλά ως 90%. Εφαρμογές καταναλωτών εφαρμογές 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 το Αμερικανικό FDA για την ανίχνευση της ρετινopathίας σε διαβητικούς ατόμους μέσω ανάλυσης φωτογραφιών.

Τηλειατρική με Χρησιμοποιώντας Chatbot

Κάθε άνθρωπος έχει κάποια πράγματα που προτιμά να κρατήσει ιδιωτικά, και για πολλούς, η υγεία είναι ένα από αυτά. Η προφύλαξη είναι σίγουρα κατανοητή όταν πρόκειται για συζήτηση ιατρικών ζητημάτων με đồngάδελφους και συναδέλφους, αλλά για κάποιους ανθρώπους, ακόμη και η επικοινωνία με ιατρικούς επαγγελματίες μπορεί να φανεί ως απειλητική.

Οι chatbot μπορεί να προσφέρουν μια λύση για αυτούς τους τύπους ασθενών. Η τεχνολογία, η οποία χρησιμοποιείται ήδη ενεργά στην τηλειατρική για την προγραμματισμό ραντεβού, την ανανέωση συνταγών και την τριτοβάθμια φροντίδα, ερευνάται ενεργά ως τρόπος να αλληλεπιδράσει με άτομα που απαιτούν συμβουλή για βασική, αυτοδιαχειριζόμενη, υγεία.

Στην πραγματικότητα, ερευνητές στο Ηνωμένο Βασίλειο βρήκαν ότι οι chatbot θα ήταν η προτιμώμενη επιλογή για ασθενείς που αντιμετωπίζουν πιο στίγμα υγείας, όπως οι σεξουαλικά μεταδιδόμενοι ιοί. 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 του ΠΝΝ στην υγεία που περιγράφονται σε αυτό το άρθρο αντιπροσωπεύουν μόνο μια πολύ μικρή δειγματοληψία του τι μπορεί να είναι δυνατό. Πηγαίνοντας στο επόμενο δεκαετία της ανάπτυξης Medtech, είμαστε σίγουροι ότι θα ανακαλύψουμε eine ποικιλία από πρωτοποριακές καινοτομίες, κάποιες από τις οποίες μπορούμε μόνο να τις θεωρήσουμε σήμερα.

Το κλειδί, τότε, είναι η ικανότητα να μετατρέψουμε τη θεωρία σε πραγματικότητα. Στο Daiger, ειδικευόμαστε στο να μετατρέπουμε θεωρητικές ιδέες που σχετίζονται με την ΠΝΝ και την машинική μάθηση σε ενεργές λύσεις που προσθέτουν αξία στις επιχειρήσεις. Παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας ή επισκεφθείτε την ιστοσελίδα μας για να μάθετε περισσότερα για τις υπηρεσίες μας.