ВИ и иднината на здравството

И индустријализираниот свет и светот во развој се соочуваат со невиден демографски промени. Стапката на наталитет достигна минимум во некои од најголемите земји во светот, додека буквално милијарди работници се подготвуваат да одат во пензија.

Истражувачите и креаторите на политиките, во последните две децении, почнаа активно да бараат начини за справување со зголемените трошоци за здравствена заштита од стареењето на населението. Севкупно, вештачката интелигенција се смета за најповолно решение.

Не само што вештачката интелигенција ги автоматизира основните задачи, отстранувајќи ја потребата од скапа човечка интервенција во многу случаи, туку може да се користи за да им даде поголемо чувство на приватност и дискреција на пациентите. Покрај тоа, благодарение на машинското учење, имплементациите што се поставени денес можат да се подобрат со текот на времето и да се приспособат на новите предизвици што може да се појават во иднина. 

Оваа статија дискутира за неколку можни примени на AI/ML технологиите во здравството. Ништо опишано подолу не лежи многу далеку во иднината, и повеќе од веројатно ќе биде дел од пазарот на здравствена вештачка интелигенција кој е очекувано да порасне до 44.5 милијарди долари во големина до 2026 година. 

Рационализиран фармацевтски развој

Секоја година, фармацевтската индустрија троши речиси 100 милијарди долари за истражување и развој. Многу трошоци вклучени во овој процес може да се намалат преку примена на алатки за анализа на големи податоци, вклучително и нервните мрежи, до бази на податоци кои ги категоризираат молекуларните структури на потенцијалните медицински компоненти. 

Оваа стратегија особено ветува во ситуации кога времето е од суштинско значење, како на пример за време на пандемии. Во 2015 година, за време на избувнувањето на ебола во Источна Африка, Универзитетот во Торонто користеше вештачка интелигенција за брзо процесирање на базата на податоци на фармацевтски соединенија. Откривањето на третман за кој претходно би биле потребни месеци, па дури и години на анализа, е постигнато за помалку од еден ден. 

Како што беше добро пријавени, анализата на вештачката интелигенција, исто така, беше составен дел на развојот на вакцините и третманите за COVID-19 во текот на последната година и половина. Како што се појавуваат новите соеви на вирусот, истата технологија продолжува да се применува.

Автоматска медицинска документација

Со повеќето клинички и болнички записи веќе зачувани во дигитален формат, EHRs („електронски здравствени досиеја“) играат важна улога во здравствената заштита. Иако оваа технологија го олесни, побрз и на крајот поевтин пристапот до досиејата на пациентите, вистинската дигитализација на медицинската документација може да претставува значителен товар за давателите на здравствени услуги кои се напрегаат во времето. 

Технологијата за обработка на природен јазик (NLP) во моментов постои која може да рационализира бројни процеси поврзани со собирање и складирање медицински податоци. Додека софтверот за препознавање глас и диктирање не е ништо ново во медицината, предлози сега се прават да се применат алгоритми за вештачка интелигенција кои ја документираат и анализираат целокупната интеракција на медицинските работници со пациентите.

Една предложена имплементација на оваа технологија би била да се користи вештачка интелигенција и машинско учење за обработка на видеа што се снимаат со помош на камери што би ги носеле лекарите. Всушност, ова би било сосема слично на камерите за тело што ги носат многу полицајци денес. Информациите собрани во овие видеа може брзо да се индексираат и да се комбинираат со други медицински податоци за понатамошна анализа.  

Дијагностика за селфи

Во некои делови од светот, здравствените клиники и болниците се малку и далеку. Во други, одвојувањето време од нечиј напорен ден за посета на лекар за рутински проверки може да изгледа како непотребна мака. За луѓето кои живеат во која било од овие ситуации, сериозните состојби често остануваат неоткриени додека не е предоцна.

За среќа, дури и на најоддалечените локации, повеќето луѓе денес веќе имаат моќна дијагностичка алатка во нивните џебови - нивните паметни телефони. Квалитетот на замислувањето на камерата за мобилни телефони е се подобар секоја година, додека технологијата станува поевтина за производство. Сликите што се направени со користење на овие уреди се секако остварливи за анализа со алгоритми за вештачка интелигенција. 

Веќе лекарите во регионите без пристап до клинички квалитетни слики почнаа да користат слики направени со сопствени мобилни телефони за да ги анализираат своите пациенти. Всушност, паметните телефони со софтвер за машинско учење во моментов се користат за дијагностицирање на рак на кожа и меланоми со стапки на точност високо како 90%. Одделение за потрошувачи апликации веќе се на пазарот што може да им овозможи на редовните корисници да детектираат промени на кожата на нивните тела. 

Слична технологија се применува и на офталмологијата. Развиени се алгоритми и одобрени од страна на американската ФДА за откривање на ретинопатија кај дијабетичари преку фотоанализа. 

Телемедицина со овозможен Chatbot

Секој има одредени работи кои претпочитаат да ги чуваат приватно, а за многумина здравјето е една од нив. Внимателноста е секако разбирлива кога станува збор за разговори за медицински прашања со врсниците и колегите, но за некои луѓе, дури и комуникацијата со здравствените работници може да изгледа застрашувачка. 

Чет-ботови може да понудат решение за вакви пациенти. Технологијата, која веќе активно се користи во телемедицината за закажување состаноци, дополнувања на рецепти и тријажа, активно се истражува како начин да се вклучите со поединци на кои им треба совет за основна, само-администрирана здравствена заштита. 

Всушност, истражувачи во Обединетото Кралство откри дека чет-ботите би биле префериран избор за пациентите кои се соочуваат со постигматизирачки здравствени состојби, како што се СПБ. Со поголема анонимност, пациентите ќе имаат поголема веројатност да побараат помош за прашања што може да доведат до поголема загриженост понатаму, доколку инаку не се лекуваат. 

Заклучок

Случаите за употреба на вештачката интелигенција во здравството наведени во овој напис претставуваат само многу мал примерок од она што всушност е можно. Одејќи во следната деценија на развојот на Medtech, сигурно ќе откриеме мноштво револуционерни иновации, од кои за некои можеме да теоретизираме само денес. 

Клучот, значи, е способноста да се претвори теоријата во реалност. На Дајгер, ние сме специјализирани за претворање на теоретските идеи поврзани со вештачката интелигенција и машинското учење во акциони решенија кои додаваат вредност на бизнисите. Ве молиме контактирајте со нас или посетете ја нашата веб-страница за да дознаете повеќе за нашите услуги.