AI og fremtiden for helsevesenet

Både den industrialiserte og utviklingsverdenen står overfor utenforliggende demografiske endringer. Fødselsratene har nådd et minimum i noen av verdens største land, mens litteraturen billioner av arbeidere forbereder seg på å gå av med pensjon.

Forskere og beslutningstakere har, over de siste to tiårene, begynt å aktivt søke etter måter å håndtere de økende helsekostnadene til eldre befolkninger. Over hele bordet, har AI blitt ansett som den mest fordelaktige løsningen.

Ikke bare automatiserer kunstig intelligens grunnleggende oppgaver, fjerner behovet for dyrt menneskelig inngripen i mange tilfeller, men den kan også brukes til å gi en større følelse av privatliv og diskresjon til pasienter. I tillegg, takket være maskinlæring, implementeringer som settes i verk i dag kan forbedres over tid og tilpasse seg nye utfordringer som kan oppstå i fremtiden.

Denne artikkelen diskuterer noen mulige anvendelser av AI/ML-teknologier i helsevesenet. Ingen av beskrivelsene nedenfor ligger langt inn i fremtiden, og vil sannsynligvis være en del av markedet for kunstig intelligens i helsevesenet som forventes å vokse til 44,5 milliarder dollar i størrelse innen 2026.

Strømlinjeformet legemiddelutvikling

Hvert år bruker legemiddelindustrien nesten 100 milliarder dollar på forskning og utvikling. Mange kostnader involvert i denne prosessen kan reduseres gjennom anvendelsen av big data-analyseverktøy, inkludert neurale nettverk, til databaser som kategoriserer de molekylære strukturer av potensielle legemiddelkomponenter.

Denne strategien har spesielt vist løfte i situasjoner hvor tid er av største betydning, som under pandemier. I 2015, under Ebola-utbruddet i Øst-Afrika, brukte Universitetet i Toronto AI til å raskt prosessere en database av legemiddelkomponenter. Oppdagelsen av en behandling som tidligere ville ha krevd måneder eller år med analyse, ble oppnådd på mindre enn en dag.

Som det er godt rapportert, har AI-analyse også vært avgjørende for utviklingen av COVID-19-vaksiner og behandlinger over de siste ett og et halvt året. Ettersom nye stammer av viruset dukker opp, blir samme teknologi fortsatt brukt.

Automatisert medisinsk dokumentasjon

Med de fleste klinikk- og sykehusjournaler allerede lagret i digitalt format, spiller EHR’er (‘elektroniske helsejournaler’) en viktig rolle i helsevesenet. Mens denne teknologien har gjort det lettere, raskere og til slutt billigere å få tilgang til pasientjournaler, kan den faktiske digitaliseringen av medisinsk dokumentasjon representere en betydelig byrde for tidspresede helsepersoner.

Naturlig språkbehandling (NLP) teknologi finnes nå som kan strømlinjeforme flere prosesser relatert til medisinsk datainnsamling og lagring. Mens talegjenkjenning og dikteringprogramvare ikke er nytt i medisinen, forslag blir nå fremmet for å anvende kunstig intelligens-algoritmer som dokumenterer og analyserer hele medisinsk personells interaksjoner med pasienter.

En foreslått implementering av denne teknologien ville være å bruke AI og maskinlæring til å prosessere videoer som er innspilt med kameraer som ville bli båret av kliniske personer. I virkeligheten ville dette være ganske likt kroppskameraer båret av mange politioffiserer i dag. Informasjon samlet inn i disse videoene kunne raskt bli indeksert og kombinert med andre medisinske data for videre analyse.

Selvdiagnostikk

I noen deler av verden er helseklinikker og sykehuser få og langt mellom. I andre, kan det å ta tid ut av en travel dag for å se en lege for rutinemessige sjekker synes å være en unødvendig besvær. For mennesker som bor i noen av disse situasjonene, går alvorlige tilstander ofte upåaktet til det er for sent.

Heldigvis, selv i de mest avsidesliggende områdene, har de fleste mennesker i dag allerede en kraftig diagnostisk verktøy i lommene sine – mobiltelefonene. Kvaliteten på mobilkamerabilder blir bedre hver år, mens teknologien blir billigere å produsere. Bilder tatt med disse enhetene er absolutt anvendelige for analyse av AI-algoritmer.

Allerede nå, har leger i regioner uten tilgang til klinisk kvalitetsbilde begynt å bruke bilder tatt med sine egne mobiltelefoner til å analysere pasienter. I virkeligheten, brukes mobiltelefoner med maskinlæring-basert programvare nå til å diagnostisere hudkreft og melanomer med nøyaktighetsrater så høye som 90%. Forbrukergrad apper er allerede på markedet som kan tillate vanlige brukere å oppdage hudendringer på egen kropp.

Lignende teknologi blir anvendt på oftalmologi. Algoritmer er utviklet og godkjent av den amerikanske FDA til å oppdage retinopati hos diabetikere gjennom fotoanalyse.

Chatbot-aktiveret telemedisin

Alle har bestemte ting de foretrekker å holde private, og for mange, er helse en av dem. Forsiktighet er absolutt forståelig når det gjelder å diskutere medisinske problemer med kolleger og kollegaer, men for noen mennesker, kan selv kommunikasjon med helsepersoner synes å være skremmende.

Chatboter kan tilby en løsning for disse typene pasienter. Teknologien, som allerede aktivt brukes i telemedisin for timebestilling, reseptutfylling og triage, blir aktivt undersøkt som en måte å engasjere individer som krever råd om grunnleggende, selvadministrert helse.

I virkeligheten, forskere i Storbritannia fant at chatboter ville være det foretrukne valget for pasienter som møter mer stigmatiserende helseproblemer, som kjønnssykdommer. Med større anonymitet, vil pasienter være mer sannsynlig å søke hjelp for problemer som kan føre til større bekymringer lenger frem i tid, hvis de ellers ikke blir behandlet.

Konklusjon

Bruksområdene for AI i helsevesenet som er beskrevet i denne artikkelen, representerer bare en svært liten del av hva som kan være mulig. Gående inn i det neste tiåret av Medtech-utvikling, er vi sikre på å oppdage en mengde banebrytende innovasjoner, noen av dem vi bare kan teoretisere om i dag.

Nøkkelen, da, er evnen til å omdanne teori til virkelighet. Hos Daiger, spesialiserer vi oss på å omdanne teoretiske ideer relatert til AI og maskinlæring til håndterbare løsninger som legger til verdi for bedrifter. Vennligst kontakt oss eller besøk vår nettside for å lære mer om våre tjenester.