AI en de toekomst van de gezondheidszorg

Zowel de geïndustrialiseerde als de ontwikkelingslanden worden geconfronteerd met een ongekende demografie veranderingen. Geboortecijfers hebben een minimum bereikt in enkele van 's werelds grootste landen, terwijl letterlijk miljarden werknemers zich voorbereiden op hun pensioen.

Onderzoekers en beleidsmakers zijn de afgelopen twee decennia actief op zoek gegaan naar manieren om met de stijgende zorgkosten van de vergrijzing om te gaan. Over de hele linie wordt AI als de meest voordelige oplossing beschouwd.

Kunstmatige intelligentie automatiseert niet alleen basistaken, waardoor dure menselijke tussenkomst in veel gevallen overbodig wordt, maar kan ook worden gebruikt om patiënten een groter gevoel van privacy en discretie te geven. Bovendien kunnen implementaties die vandaag de dag worden geïmplementeerd, dankzij machinaal leren in de loop van de tijd verbeteren en zich aanpassen aan nieuwe uitdagingen die zich in de toekomst kunnen voordoen. 

Dit artikel bespreekt enkele mogelijke toepassingen van AI/ML-technologieën in de zorg. Niets dat hieronder wordt beschreven, ligt ver in de toekomst en zal hoogstwaarschijnlijk deel uitmaken van de markt voor kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg wordt verwacht groeien tot 44.5 miljard dollar in 2026. 

Gestroomlijnde farmaceutische ontwikkeling

Elk jaar besteedt de farmaceutische industrie bijna 100 miljard dollar op onderzoek en ontwikkeling. Veel kosten die bij dit proces betrokken zijn, kunnen worden verlaagd door de toepassing van big data-analysetools, waaronder neurale netwerken, naar databases die de moleculaire structuren van potentiële medicinale componenten categoriseren. 

Deze strategie is vooral veelbelovend gebleken in situaties waarin tijd van essentieel belang is, zoals tijdens pandemieën. In 2015, tijdens de ebola-uitbraak in Oost-Afrika, gebruikte de Universiteit van Toronto AI om snel een database met farmaceutische verbindingen te verwerken. De ontdekking van een behandeling waarvoor voorheen maanden of zelfs jaren van analyse nodig waren, werd in minder dan een dag bereikt. 

Zoals is geweest goed gerapporteerd, is AI-analyse ook een integraal onderdeel geweest van de ontwikkeling van COVID-19-vaccins en -behandelingen in de afgelopen anderhalf jaar. Terwijl nieuwe stammen van het virus hun intrede doen, wordt dezelfde technologie nog steeds toegepast.

Geautomatiseerde medische documentatie

Aangezien de meeste kliniek- en ziekenhuisdossiers al in een digitaal formaat zijn opgeslagen, spelen EPD's ('elektronische medische dossiers') een belangrijke rol in de gezondheidszorg. Hoewel deze technologie het gemakkelijker, sneller en uiteindelijk goedkoper heeft gemaakt om toegang te krijgen tot patiëntendossiers, kan de eigenlijke digitalisering van medische documentatie een aanzienlijke last vormen voor zorgaanbieders die onder tijdsdruk staan. 

Er bestaat momenteel technologie voor natuurlijke taalverwerking (NLP) die talloze processen met betrekking tot het verzamelen en opslaan van medische gegevens kan stroomlijnen. Hoewel stemherkennings- en dicteersoftware niets nieuws is in de geneeskunde, voorstellen worden nu gemaakt om kunstmatige intelligentie-algoritmen toe te passen die het geheel van de interacties van medische professionals met patiënten documenteren en analyseren.

Een voorgestelde implementatie van deze technologie zou zijn om AI en machine learning te gebruiken om video's te verwerken die zijn opgenomen met camera's die door clinici zouden worden gedragen. In feite zou dit vrij gelijkaardig zijn aan bodycams die tegenwoordig door veel politieagenten worden gedragen. Informatie die in deze video's wordt verzameld, kan snel worden geïndexeerd en gecombineerd met andere medische gegevens voor verdere analyse.  

Selfie-diagnostiek

In sommige delen van de wereld zijn gezondheidsklinieken en ziekenhuizen schaars. In andere gevallen lijkt het een onnodig gedoe om tijd vrij te maken van iemands drukke dag om een ​​arts te bezoeken voor routinecontroles. Voor mensen die in een van deze situaties leven, blijven ernstige aandoeningen vaak onontdekt tot het te laat is.

Gelukkig hebben de meeste mensen, zelfs op de meest afgelegen locaties, tegenwoordig al een krachtig diagnostisch hulpmiddel op zak: hun smartphones. De kwaliteit van de camerabeelden van mobiele telefoons wordt elk jaar beter, terwijl de technologie steeds goedkoper wordt om te produceren. Foto's die met deze apparaten zijn gemaakt, zijn zeker geschikt voor analyse door AI-algoritmen. 

Artsen in regio's zonder toegang tot beeldvorming van klinische kwaliteit zijn al begonnen met het gebruik van foto's die met hun eigen mobiele telefoons zijn gemaakt om hun patiënten te analyseren. Sterker nog, smartphones met door machine learning aangedreven software worden momenteel gebruikt om huidkanker en melanomen nauwkeurig te diagnosticeren zo hoog als 90%. Consumentenklasse apps zijn al op de markt waarmee regelmatige gebruikers huidveranderingen op hun eigen lichaam kunnen detecteren. 

Soortgelijke technologie wordt toegepast in de oogheelkunde. Er zijn algoritmen ontwikkeld en goedgekeurd door de Amerikaanse FDA om retinopathie bij diabetici op te sporen door middel van foto-analyse. 

Chatbot-enabled telegeneeskunde

Iedereen heeft bepaalde dingen die ze liever privé houden, en voor velen is gezondheid daar een van. Voorzichtigheid is zeker begrijpelijk als het gaat om het bespreken van medische kwesties met collega's en collega's, maar voor sommige mensen kan zelfs communiceren met zorgverleners ontmoedigend lijken. 

Chatbots kunnen voor dit soort patiënten een oplossing bieden. De technologie, die al actief wordt gebruikt in telegeneeskunde voor het plannen van afspraken, het opnieuw vullen van recepten en triage, wordt actief onderzocht als een manier om in contact te komen met personen die advies nodig hebben over elementaire, zelfbeheerde gezondheidszorg. 

Eigenlijk, onderzoekers in het Verenigd Koninkrijk ontdekte dat chatbots de voorkeur zouden hebben voor patiënten die te maken hebben met meer stigmatiserende gezondheidsproblemen, zoals SOA's. Met meer anonimiteit zullen patiënten eerder hulp zoeken voor problemen die verderop in de lijn tot grotere zorgen kunnen leiden, als ze anders niet worden behandeld. 

Conclusie

De use-cases voor AI in de gezondheidszorg die in dit artikel worden geschetst, vertegenwoordigen slechts een zeer kleine greep uit wat werkelijk mogelijk zou kunnen zijn. In het volgende decennium van Medtech-ontwikkeling zullen we zeker een groot aantal baanbrekende innovaties ontdekken, waarvan we over sommige vandaag alleen nog maar kunnen theoretiseren. 

De sleutel is dus het vermogen om theorie om te zetten in realiteit. Bij Daiger, zijn we gespecialiseerd in het omzetten van theoretische ideeën met betrekking tot AI en machine learning in bruikbare oplossingen die waarde toevoegen aan bedrijven. Neem dan contact met ons op of bezoek onze website voor meer informatie over onze diensten.