AI ir sveikatos priežiūros ateitis

Tiek pramoniniai, tiek besivystantys pasauliai susiduria su precedento neturinčia demografine situacija pakeitimai. Kai kuriose didžiausiose pasaulio šalyse gimstamumas pasiekė minimumą, o milijardai darbuotojų ruošiasi išeiti į pensiją.

Mokslininkai ir politikos formuotojai per pastaruosius du dešimtmečius pradėjo aktyviai ieškoti būdų, kaip spręsti didėjančias sveikatos priežiūros išlaidas, susijusias su senėjančia visuomene. Visur AI buvo laikomas naudingiausiu sprendimu.

Dirbtinis intelektas ne tik automatizuoja pagrindines užduotis, daugeliu atvejų pašalindamas brangios žmogaus intervencijos poreikį, bet ir gali būti naudojamas siekiant suteikti pacientams didesnį privatumo ir diskrecijos jausmą. Be to, dėl mašininio mokymosi šiandien įdiegtas diegimas laikui bėgant gali tobulėti ir prisitaikyti prie naujų iššūkių, kurie gali iškilti ateityje. 

Šiame straipsnyje aptariami keli galimi AI/ML technologijų pritaikymai sveikatos priežiūros srityje. Niekas, kas aprašyta toliau, nėra labai toli ateityje ir greičiausiai bus sveikatos priežiūros dirbtinio intelekto rinkos dalis. tikimasi iki 44.5 m. išaugs iki 2026 milijardo dolerių. 

Supaprastinta farmacijos plėtra

Kiekvienais metais farmacijos pramonė išleidžia beveik 100 milijardų dolerių dėl mokslinių tyrimų ir plėtros. Daugelis su šiuo procesu susijusių išlaidų gali būti sumažintos taikant didelių duomenų analizės įrankius, įskaitant neuroniniai tinklai, į duomenų bazes, kuriose klasifikuojamos galimų vaistinių komponentų molekulinės struktūros. 

Ši strategija ypač pasiteisino situacijose, kai laikas yra labai svarbus, pavyzdžiui, pandemijų metu. 2015 m., per Ebolos protrūkį Rytų Afrikoje, Toronto universitetas naudojo dirbtinį intelektą, kad greitai apdorotų farmacinių junginių duomenų bazę. Gydymo, kuriam anksčiau būtų reikėję analizuoti mėnesius ar net metus, atradimas buvo pasiektas greičiau nei per dieną. 

Kaip buvo gerai praneštaAI analizė taip pat buvo neatsiejama kuriant COVID-19 vakcinas ir gydymo būdus per pastaruosius pusantrų metų. Atsiradus naujoms viruso padermėms, ir toliau taikoma ta pati technologija.

Automatizuota medicininė dokumentacija

Kadangi dauguma klinikų ir ligoninių įrašų jau saugomi skaitmeniniu formatu, EHR („elektroniniai sveikatos įrašai“) atlieka svarbų vaidmenį sveikatos priežiūroje. Nors ši technologija palengvino, greitesnę ir galiausiai pigesnę prieigą prie pacientų įrašų, faktinis medicininės dokumentacijos skaitmeninimas gali būti didelė našta sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams, kuriems trūksta laiko. 

Šiuo metu egzistuoja natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technologija, kuri gali supaprastinti daugybę procesų, susijusių su medicininių duomenų rinkimu ir saugojimu. Nors balso atpažinimo ir diktavimo programinė įranga nėra jokia naujiena medicinoje, pasiūlymai dabar yra pritaikyti dirbtinio intelekto algoritmai, kurie dokumentuoja ir analizuoja visą medicinos specialistų sąveiką su pacientais.

Vienas iš siūlomų šios technologijos įgyvendinimo būdų būtų naudoti AI ir mašininį mokymąsi, kad būtų galima apdoroti vaizdo įrašus, įrašytus naudojant kameras, kurias nešioja gydytojai. Tiesą sakant, tai būtų gana panašu į kėbulo kameras, kurias šiandien nešioja daugelis policijos pareigūnų. Šiuose vaizdo įrašuose surinkta informacija gali būti greitai indeksuojama ir sujungiama su kitais medicininiais duomenimis tolesnei analizei.  

„Selfie“ diagnostika

Kai kuriose pasaulio vietose sveikatos klinikų ir ligoninių yra nedaug. Kitose įtemptos dienos skyrimas tam, kad būtų atliktas įprastinis patikrinimas pas gydytoją, gali atrodyti pernelyg sudėtinga. Žmonėms, gyvenantiems bet kurioje iš šių situacijų, rimtos būklės dažnai neatrandamos, kol nevėlu.

Laimei, net ir atokiausiose vietose dauguma žmonių šiandien jau turi galingą diagnostikos įrankį savo kišenėse – išmaniuosius telefonus. Mobiliųjų telefonų fotoaparatų įsivaizdavimo kokybė kasmet gerėja, o technologijos gamyba tampa vis pigesnė. Nuotraukos, darytos naudojant šiuos įrenginius, tikrai tinka AI algoritmams analizuoti. 

Jau dabar gydytojai regionuose, kuriuose nėra klinikinės kokybės vaizdų, pradėjo naudoti nuotraukas, darytas savo mobiliaisiais telefonais, kad galėtų analizuoti savo pacientus. Tiesą sakant, išmanieji telefonai su mašininio mokymosi programine įranga šiuo metu naudojami odos vėžiui ir melanomoms diagnozuoti labai tiksliai. kaip aukštas, kaip 90%. Vartotojo lygio Apps jau yra rinkoje, kurios leidžia nuolatiniams naudotojams aptikti savo kūno odos pokyčius. 

Panaši technologija taikoma ir oftalmologijoje. Algoritmai buvo sukurti ir patvirtintas Amerikos maisto ir vaistų administracija, siekdama nustatyti retinopatiją diabetu sergantiems asmenims, atlikdama nuotraukų analizę. 

„Chatbot“ įgalinta telemedicina

Kiekvienas turi tam tikrų dalykų, kuriuos nori laikyti privačiais, ir daugeliui sveikata yra vienas iš jų. Neabejotinai suprantamas atsargumas, kai reikia aptarti medicinines problemas su bendraamžiais ir kolegomis, tačiau kai kuriems žmonėms net bendravimas su sveikatos priežiūros specialistais gali atrodyti bauginantis. 

Pokalbių robotai gali pasiūlyti sprendimą tokio tipo pacientams. Technologija, kuri jau aktyviai naudojama telemedicinoje susitikimų planavimui, receptų papildymui ir skirstymui, aktyviai tiriama kaip būdas bendrauti su asmenimis, kuriems reikia patarimo dėl pagrindinės, savarankiškai administruojamos sveikatos priežiūros. 

Iš tiesų, Mokslininkai Jungtinėje Karalystėje nustatė, kad pokalbių robotai būtų tinkamiausias pasirinkimas pacientams, kurie susiduria su labiau stigmatizuojančiomis sveikatos ligomis, tokiomis kaip LPL. Esant didesniam anonimiškumui, pacientai dažniau kreipsis pagalbos dėl problemų, dėl kurių gali kilti didesnių rūpesčių, jei jie nebus gydomi. 

Išvada

Šiame straipsnyje aprašyti dirbtinio intelekto naudojimo sveikatos priežiūros srityje atvejai yra tik labai nedidelė dalis to, kas iš tikrųjų gali būti įmanoma. Žengdami į kitą „Medtech“ plėtros dešimtmetį, tikrai atrasime daugybę novatoriškų naujovių, iš kurių kai kurias šiandien galime teoriškai įsivaizduoti. 

Taigi svarbiausia yra gebėjimas teoriją paversti realybe. At Daigeris, mes specializuojamės teorines idėjas, susijusias su AI ir mašininiu mokymusi, paversti įgyvendinamais sprendimais, kurie prideda vertės verslui. Norėdami sužinoti daugiau apie mūsų paslaugas, susisiekite su mumis arba apsilankykite mūsų svetainėje.