Tekoäly ja terveydenhuollon tulevaisuus

Sekä teollistuneet että kehitysmaat kohtaavat ennennäkemättömän väestörakenteen muutokset. Syntyvyys on saavuttanut minimin joissakin maailman suurimmista maissa, ja kirjaimellisesti miljardit työntekijät valmistautuvat siirtymään eläkkeelle.

Tutkijat ja päättäjät ovat viimeisen kahden vuosikymmenen aikana alkaneet etsiä aktiivisesti tapoja käsitellä väestön ikääntymisen aiheuttamia terveydenhuoltokustannuksia. Kaiken kaikkiaan tekoälyä on alettu pitää edullisimpana ratkaisuna.

Tekoäly ei pelkästään automatisoi perustehtäviä, mikä poistaa monissa tapauksissa kalliin ihmisen väliintulon tarpeen, vaan sitä voidaan käyttää myös parantamaan potilaiden yksityisyyden tunnetta ja harkintavaltaa. Lisäksi koneoppimisen ansiosta tänään käyttöönotetut toteutukset voivat kehittyä ajan myötä ja mukautua tuleviin uusiin haasteisiin. 

Tässä artikkelissa käsitellään muutamia mahdollisia AI/ML-tekniikoiden sovelluksia terveydenhuollossa. Mikään alla kuvattu ei ole kovin kaukana tulevaisuudesta, ja se tulee todennäköisesti olemaan osa terveydenhuollon tekoälymarkkinoita. on odotettua kasvaa 44.5 miljardiin dollariin vuoteen 2026 mennessä. 

Virtaviivainen lääkekehitys

Lääketeollisuus käyttää vuosittain lähes 100 miljardia dollaria tutkimukseen ja kehitykseen. Monia tähän prosessiin liittyviä kustannuksia voidaan vähentää käyttämällä big datan analytiikkatyökaluja, mukaan lukien hermoverkkoihin, tietokantoihin, jotka luokittelevat mahdollisten lääkekomponenttien molekyylirakenteet. 

Tämä strategia on osoittanut lupaavuutta erityisesti tilanteissa, joissa aika on olennaista, kuten pandemioiden aikana. Vuonna 2015 Ebola-epidemian aikana Itä-Afrikassa Toronton yliopisto käytti tekoälyä prosessoidakseen nopeasti farmaseuttisten yhdisteiden tietokannan. Aiemmin kuukausien tai jopa vuosien analysointia vaatineen hoidon löytäminen saavutettiin alle päivässä. 

Kuten on ollut hyvin raportoituTekoälyanalyysi on myös ollut olennainen osa COVID-19-rokotteiden ja -hoitojen kehittämistä viimeisen puolentoista vuoden aikana. Kun uusia viruskantoja ilmaantuu, samaa tekniikkaa sovelletaan edelleen.

Automatisoitu lääketieteellinen dokumentaatio

Koska suurin osa klinikan ja sairaalan tiedoista on jo tallennettu digitaalisessa muodossa, EHR:illä ("elektronisilla terveystietueilla") on tärkeä rooli terveydenhuollossa. Vaikka tämä tekniikka on helpottanut, nopeampaa ja viime kädessä halvempaa pääsyä potilastietoihin, lääketieteellisten asiakirjojen varsinainen digitalisointi voi muodostaa merkittävän taakan terveydenhuollon tarjoajille, jotka tarvitsevat aikaa. 

Tällä hetkellä on olemassa luonnollisen kielen käsittelytekniikka (NLP), joka voi virtaviivaistaa monia lääketieteellisen tiedon keräämiseen ja tallentamiseen liittyviä prosesseja. Vaikka äänentunnistus- ja saneluohjelmistot eivät ole mitään uutta lääketieteessä, ehdotukset Nyt tehdään tekoälyalgoritmeja, jotka dokumentoivat ja analysoivat lääketieteen ammattilaisten vuorovaikutusta potilaiden kanssa kokonaisuudessaan.

Yksi ehdotettu tämän tekniikan toteutus olisi käyttää tekoälyä ja koneoppimista sellaisten videoiden käsittelyyn, jotka on tallennettu kliinikon käyttämillä kameroilla. Käytännössä tämä olisi melko samanlainen kuin monien poliisien käyttämät vartalokamerat nykyään. Näillä videoilla kerätyt tiedot voidaan nopeasti indeksoida ja yhdistää muihin lääketieteellisiin tietoihin jatkoanalyysiä varten.  

Selfie-diagnostiikka

Joissakin osissa maailmaa terveysklinikoita ja sairaaloita on vähän. Toisissa tapauksissa kiireisen päivän viettäminen lääkärin käyntiin rutiinitarkastuksissa saattaa tuntua kohtuuttomalta vaivalta. Ihmisillä, jotka elävät kummassakin näistä tilanteista, vakavat sairaudet jäävät usein huomaamatta, kunnes on liian myöhäistä.

Onneksi useimmilla ihmisillä on jopa syrjäisimmissä paikoissa jo taskussaan tehokas diagnostiikkatyökalu – älypuhelimensa. Matkapuhelimen kamerakuvittelun laatu paranee vuosi vuodelta, samalla kun teknologian valmistaminen on tulossa halvemmaksi. Näillä laitteilla otetut kuvat ovat varmasti käyttökelpoisia tekoälyalgoritmien analysoitavaksi. 

Lääkärit alueilla, joilla ei ole kliinistä laatukuvausta, ovat jo alkaneet käyttää omilla matkapuhelimillaan otettuja kuvia potilaiden analysointiin. Itse asiassa älypuhelimia, joissa on koneoppimiseen perustuva ohjelmisto, käytetään tällä hetkellä ihosyövän ja melanooman diagnosoimiseen tarkasti. peräti 90%. Kuluttaja-luokan sovellukset ovat jo markkinoilla, joiden avulla tavalliset käyttäjät voivat havaita ihomuutoksia omassa kehossaan. 

Samanlaista tekniikkaa käytetään silmälääketieteessä. Algoritmeja on kehitetty ja hyväksytty amerikkalainen FDA havaitsee retinopatian diabeetikoilla valokuva-analyysin avulla. 

Chatbot-käyttöinen telelääketiede

Jokaisella on tiettyjä asioita, joita he haluavat pitää yksityisinä, ja monille terveys on yksi niistä. Varovaisuus on varmasti ymmärrettävää, kun puhutaan lääketieteellisistä asioista ikätovereiden ja kollegoiden kanssa, mutta joillekin ihmisille jopa kommunikointi terveydenhuollon ammattilaisten kanssa voi tuntua pelottavalta. 

Chatbotit voivat tarjota ratkaisun tällaisille potilaille. Teknologiaa, jota käytetään jo aktiivisesti telelääketieteessä ajanvaraukseen, reseptien täyttöön ja erotteluun, tutkitaan aktiivisesti keinona olla yhteydessä henkilöihin, jotka tarvitsevat neuvoja perusterveydenhuollossa. 

Itse asiassa, Tutkijat Yhdistyneessä kuningaskunnassa havaittiin, että chatbotit olisivat ensisijainen valinta potilaille, joilla on leimaavampia terveysongelmia, kuten sukupuolitauteja. Suuremman anonymiteetin myötä potilaat hakevat todennäköisemmin apua ongelmiin, jotka voivat johtaa suurempiin huolenaiheisiin myöhemmin, jos niitä ei muuten hoideta. 

Yhteenveto

Tässä artikkelissa kuvatut tekoälyn käyttötapaukset terveydenhuollossa edustavat vain hyvin pientä otosta siitä, mikä voi olla todella mahdollista. Kun siirrymme Medtech-kehityksen seuraavalle vuosikymmenelle, löydämme varmasti monia uraauurtavia innovaatioita, joista osan voimme vain teoretisoida tänään. 

Avain on siis kyky muuttaa teoria todellisuudeksi. klo Daiger, olemme erikoistuneet muuttamaan tekoälyyn ja koneoppimiseen liittyvät teoreettiset ideat toimiviksi ratkaisuiksi, jotka tuovat lisäarvoa yrityksille. Ota yhteyttä tai vieraile verkkosivuillamme saadaksesi lisätietoja palveluistamme.