AI og fremtidens helsevesen

Både den industrialiserte verden og utviklingsland står overfor enestående demografi endringer. Fødselsratene har nådd et minimum i noen av verdens største land, mens bokstavelig talt milliarder av arbeidere forbereder seg på å gå i pensjon.

Forskere og beslutningstakere har i løpet av de siste to tiårene begynt å aktivt søke måter å håndtere de økende helsekostnadene til aldrende befolkninger. Over hele linjen har AI blitt ansett som den mest fordelaktige løsningen.

Ikke bare automatiserer kunstig intelligens grunnleggende oppgaver, og fjerner behovet for dyre menneskelig intervensjon i mange tilfeller, men den kan brukes til å gi pasientene en større følelse av privatliv og skjønn. Dessuten, takket være maskinlæring, kan implementeringer som er på plass i dag forbedres med tiden og tilpasse seg nye utfordringer som kan oppstå i fremtiden. 

Denne artikkelen diskuterer noen mulige anvendelser av AI/ML-teknologier i helsevesenet. Ingenting beskrevet nedenfor ligger langt frem i tid, og vil mer enn sannsynlig være en del av markedet for kunstig intelligens i helsevesenet som er forventet å vokse til 44.5 milliarder dollar i størrelse innen 2026. 

Strømlinjeformet farmasøytisk utvikling

Hvert år bruker den farmasøytiske industrien nesten 100 milliarder dollar på forskning og utvikling. Mange kostnader involvert i denne prosessen kan reduseres ved bruk av store dataanalyseverktøy, inkludert nevrale nettverk, til databaser som kategoriserer de molekylære strukturene til potensielle medisinske komponenter. 

Denne strategien har spesielt vist lovende i situasjoner der tid er avgjørende, for eksempel under pandemier. I 2015, under ebola-utbruddet i Øst-Afrika, brukte University of Toronto AI for raskt å behandle en database med farmasøytiske forbindelser. Oppdagelsen av en behandling som tidligere ville ha krevd måneder eller til og med år med analyser ble oppnådd på mindre enn en dag. 

Som har vært godt rapportert, AI-analyse har også vært integrert i utviklingen av covid-19-vaksiner og behandlinger det siste halvannet året. Etter hvert som nye stammer av viruset dukker opp, fortsetter den samme teknologien å brukes.

Automatisert medisinsk dokumentasjon

Med de fleste klinikk- og sykehusjournaler allerede lagret i et digitalt format, spiller EPJer ('elektroniske helsejournaler') en viktig rolle i helsevesenet. Selv om denne teknologien har gjort det enklere, raskere og til slutt billigere å få tilgang til pasientjournaler, kan selve digitaliseringen av medisinsk dokumentasjon representere en betydelig belastning for tidspressede helsepersonell. 

Naturlig språkbehandlingsteknologi (NLP) eksisterer for tiden som kan strømlinjeforme en rekke prosesser knyttet til medisinsk datainnsamling og lagring. Selv om programvare for stemmegjenkjenning og diktering ikke er noe nytt innen medisin, forslag blir nå laget for å bruke kunstig intelligens-algoritmer som dokumenterer og analyserer hele medisinske fagfolks interaksjoner med pasienter.

En foreslått implementering av denne teknologien ville være å bruke AI og maskinlæring for å behandle videoer som er tatt opp med kameraer som vil bli båret av klinikere. Faktisk vil dette være ganske likt kroppskameraer som brukes av mange politifolk i dag. Informasjon samlet i disse videoene kan raskt indekseres og kombineres med andre medisinske data for videre analyse.  

Selfie-diagnostikk

I enkelte deler av verden er det få helseklinikker og sykehus. I andre kan det se ut til å være et unødig problem å ta seg tid til å gå til en lege for rutinekontroller. For mennesker som lever i en av disse situasjonene, blir alvorlige tilstander ofte uoppdaget til det er for sent.

Heldigvis, selv på de mest avsidesliggende stedene, har de fleste i dag allerede et kraftig diagnoseverktøy i lommene - smarttelefonene. Kvaliteten på mobilkameraforestilling blir bedre for hvert år, samtidig som teknologien blir billigere å produsere. Bilder som er tatt med disse enhetene er absolutt levedyktige for analyse av AI-algoritmer. 

Allerede har leger i regioner uten tilgang til klinisk kvalitetsavbildning begynt å bruke bilder tatt med sine egne mobiltelefoner for å analysere pasientene sine. Faktisk blir smarttelefoner med maskinlæringsdrevet programvare for tiden brukt til å diagnostisere hudkreft og melanomer med nøyaktighetsgrader så høyt som 90%. Forbrukerklasse apps er allerede på markedet som kan tillate vanlige brukere å oppdage hudforandringer på egen kropp. 

Lignende teknologi brukes på oftalmologi. Algoritmer er utviklet og godkjent av det amerikanske FDA for å oppdage retinopati hos diabetikere gjennom fotoanalyse. 

Chatbot-aktivert telemedisin

Alle har visse ting de foretrekker å holde privat, og for mange er helse en av dem. Forsiktighet er absolutt forståelig når det gjelder å diskutere medisinske problemer med jevnaldrende og kolleger, men for noen mennesker kan selv kommunikasjon med helsepersonell virke skremmende. 

Chatbots kan tilby en løsning for denne typen pasienter. Teknologien, som allerede brukes aktivt i telemedisin for avtaleplanlegging, påfyll av resepter og triage, blir aktivt undersøkt som en måte å engasjere seg med individer som trenger råd om grunnleggende, selvadministrert helsehjelp. 

Faktisk, forskere i Storbritannia fant ut at chatbots ville være det foretrukne valget for pasienter som står overfor mer stigmatiserende helsetilstander, som kjønnssykdommer. Med større anonymitet vil pasienter være mer sannsynlig å søke hjelp for problemer som kan føre til større bekymringer lenger ned i linjen, hvis ellers ikke behandles. 

konklusjonen

Brukstilfellene for AI i helsevesenet skissert i denne artikkelen representerer bare et svært lite utvalg av hva som faktisk er mulig. Når vi går inn i det neste tiåret med Medtech-utvikling, vil vi garantert oppdage en rekke banebrytende innovasjoner, hvorav noen vi bare kan teoretisere om i dag. 

Nøkkelen er altså evnen til å gjøre teori til virkelighet. På Daiger, spesialiserer vi oss på å gjøre teoretiske ideer knyttet til AI og maskinlæring til handlingsrettede løsninger som gir verdi til bedrifter. Ta kontakt med oss ​​eller besøk vår nettside for å lære mer om våre tjenester.