AI és az egészségügy jövője

Mind az iparosodott, mind a fejlődő világ soha nem látott demográfiai helyzettel néz szembe változások. A születési ráta elérte a minimumot a világ néhány legnagyobb országában, miközben szó szerint munkavállalók milliárdjai készülnek nyugdíjba vonulni.

A kutatók és a döntéshozók az elmúlt két évtizedben aktívan keresték a módokat az elöregedő népesség növekvő egészségügyi költségeinek kezelésére. Összességében az AI-t tartják a legelőnyösebb megoldásnak.

A mesterséges intelligencia nemcsak az alapvető feladatokat automatizálja, sok esetben szükségtelenné téve a költséges emberi beavatkozást, de segítségével nagyobb magánélet-érzetet és diszkréciót adhat a betegeknek. Ezenkívül a gépi tanulásnak köszönhetően a ma bevezetett megvalósítások idővel javulhatnak, és alkalmazkodhatnak a jövőben felmerülő új kihívásokhoz. 

Ez a cikk az AI/ML technológiák néhány lehetséges alkalmazását tárgyalja az egészségügyben. Az alábbiakban leírtak egyike sem nagyon távoli jövőre esik, és több mint valószínű, hogy része lesz az egészségügyi mesterséges intelligencia piacának. elvárt 44.5-ra 2026 milliárd dollárra nő. 

Áramvonalas gyógyszerfejlesztés

A gyógyszeripar minden évben közel 100 milliárd dollár kutatásról és fejlesztésről. A folyamatban felmerülő számos költség csökkenthető a nagy adatelemző eszközök alkalmazásával, többek között neurális hálózatok, olyan adatbázisokhoz, amelyek a potenciális gyógyászati ​​komponensek molekuláris szerkezetét kategorizálják. 

Ez a stratégia különösen ígéretesnek bizonyult olyan helyzetekben, amikor az idő nagyon fontos, például világjárvány idején. 2015-ben, a kelet-afrikai ebolajárvány idején a Torontói Egyetem mesterséges intelligenciát használt a gyógyszervegyületek adatbázisának gyors feldolgozására. Egy olyan kezelés felfedezése, amely korábban hónapok vagy akár évek elemzését igényelte volna, kevesebb mint egy nap alatt sikerült. 

Ahogy volt jól beszámolt, a mesterséges intelligencia elemzése az elmúlt másfél év során a COVID-19 vakcinák és kezelések kifejlesztésének is szerves részét képezte. Ahogy a vírus új törzsei jelennek meg, továbbra is ugyanazt a technológiát alkalmazzák.

Automatizált orvosi dokumentáció

Mivel a legtöbb klinikai és kórházi nyilvántartás már digitális formátumban van tárolva, az EHR-ek („elektronikus egészségügyi nyilvántartások”) fontos szerepet játszanak az egészségügyben. Noha ezzel a technológiával könnyebbé, gyorsabbá és végső soron olcsóbbá vált a betegnyilvántartások elérése, az orvosi dokumentáció tényleges digitalizálása jelentős terhet jelenthet az időhiányos egészségügyi szolgáltatók számára. 

Jelenleg létezik természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technológia, amely számos, az orvosi adatok gyűjtésével és tárolásával kapcsolatos folyamatot racionalizálhat. Míg a hangfelismerő és diktáló szoftver nem újdonság az orvostudományban, javaslatok most olyan mesterséges intelligencia-algoritmusokat alkalmaznak, amelyek dokumentálják és elemzik az egészségügyi szakemberek betegekkel folytatott interakcióinak teljességét.

Ennek a technológiának az egyik javasolt megvalósítása az lenne, ha mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével dolgoznának fel videókat, amelyeket olyan kamerákkal rögzítettek, amelyeket a klinikusok viselnének. Valójában ez nagyon hasonlítana a sok mai rendőr által viselt testkamerához. Az ezekben a videókban gyűjtött információk gyorsan indexelhetők és kombinálhatók más egészségügyi adatokkal további elemzés céljából.  

Szelfi diagnosztika

A világ egyes részein egészségügyi klinikák és kórházak alig találhatók. Más esetekben indokolatlan fáradságnak tűnhet, ha a zsúfolt napból időt szakít arra, hogy orvoshoz forduljon rutinellenőrzés céljából. Azok az emberek, akik e helyzetek bármelyikében élnek, gyakran nem fedezik fel a súlyos állapotokat, amíg már túl késő.

Szerencsére még a legtávolabbi helyeken is a legtöbb embernek már van a zsebében egy hatékony diagnosztikai eszköz – az okostelefonja. A mobiltelefon-kamerás képzelet minősége évről évre javul, miközben a technológia előállítása is egyre olcsóbb. Az ezekkel az eszközökkel készült képek minden bizonnyal életképesek az AI algoritmusok általi elemzésre. 

Az orvosok olyan régiókban, ahol nem fértek hozzá klinikai minőségű képalkotáshoz, már elkezdték használni a saját mobiltelefonjukkal készített képeket pácienseik elemzésére. Valójában a gépi tanulásra épülő szoftverrel rendelkező okostelefonokat jelenleg a bőrrák és a melanómák nagy pontosságú diagnosztizálására használják. olyan magas, mint 90%. Fogyasztói minőségű alkalmazások már a piacon vannak, amelyek lehetővé teszik a rendszeres felhasználók számára, hogy észleljék saját testük bőrelváltozásait. 

Hasonló technológiát alkalmaznak a szemészetben is. Algoritmusokat dolgoztak ki és jóváhagyott az amerikai FDA által a cukorbetegek retinopátiájának fotoanalízissel történő kimutatására. 

Chatbot-kompatibilis telemedicina

Mindenkinek vannak bizonyos dolgai, amelyeket szívesebben tart titokban, és sokak számára az egészség az egyik ilyen. Az óvatosság természetesen érthető, amikor orvosi kérdésekről beszélünk társaikkal és kollégákkal, de egyesek számára még az egészségügyi szakemberekkel való kommunikáció is ijesztőnek tűnhet. 

A chatbotok megoldást kínálhatnak az ilyen típusú betegek számára. A telemedicinában már aktívan használt technológiát időpont-ütemezésre, vényfeltöltésre és osztályozásra is aktívan vizsgálják, hogy kapcsolatba lépjenek olyan egyénekkel, akiknek tanácsra van szükségük az alapvető, önellátású egészségügyi ellátással kapcsolatban. 

Tény, kutatók az Egyesült Királyságban azt találták, hogy a chatbotok lennének a preferált választás a megbélyegzőbb egészségügyi állapotokkal, például STD-kkel küzdő betegek számára. Nagyobb anonimitás esetén a betegek nagyobb valószínűséggel kérnek segítséget olyan kérdésekben, amelyek nagyobb gondokhoz vezethetnek, ha egyébként nem kezelik őket. 

Következtetés

Az ebben a cikkben felvázolt mesterséges intelligencia felhasználási esetei az egészségügyi ellátásban csak egy nagyon kis mintát képviselnek annak, ami ténylegesen lehetséges. A Medtech fejlesztésének következő évtizedébe lépve biztosan számos úttörő innovációt fedezünk fel, amelyek közül néhányat ma még csak elméletileg tudunk. 

A kulcs tehát az, hogy az elméletet valósággá tudjuk váltani. Nál nél Daiger, arra specializálódtunk, hogy az AI-val és a gépi tanulással kapcsolatos elméleti ötleteket olyan megvalósítható megoldásokká alakítsuk, amelyek hozzáadott értéket adnak a vállalkozások számára. Kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, vagy látogasson el weboldalunkra, hogy többet megtudjon szolgáltatásainkról.