Sztuczna inteligencja i przyszłość opieki zdrowotnej

Zarówno świat uprzemysłowiony, jak i rozwijający się stoi w obliczu bezprecedensowych zmian demograficznych zmian. W niektórych z największych krajów świata wskaźnik urodzeń osiągnął minimum, podczas gdy miliardy pracowników przygotowują się do przejścia na emeryturę.

Naukowcy i decydenci, przez ostatnie dwie dekady, aktywnie szukali sposobów radzenia sobie z rosnącymi kosztami opieki zdrowotnej wobec starzejących się populacji. Ogólnie, sztuczna inteligencja uznana została za najkorzystniejsze rozwiązanie.

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje podstawowe zadania, eliminując potrzebę drogiej interwencji ludzkiej w wielu przypadkach, ale może również zapewnić większy poczucie prywatności i dyskrecji pacjentom. Co więcej, dzięki uczeniu maszynowemu, wdrożenia wprowadzane dziś mogą ulegać poprawie z czasem i dostosowywać się do nowych wyzwań, które mogą pojawić się w przyszłości.

Artykuł ten omawia kilka możliwych zastosowań technologii AI/ML w opiece zdrowotnej. Nic z opisanego poniżej nie leży zbyt daleko w przyszłości i najprawdopodobniej będzie częścią rynku sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, który spodziewa się osiągnąć wartość 44,5 miliarda dolarów do 2026 roku.

Uproszczone rozwoju farmaceutycznego

Każdego roku przemysł farmaceutyczny wydaje prawie 100 miliardów dolarów na badania i rozwój. Wiele kosztów związanych z tym procesem można zmniejszyć poprzez zastosowanie narzędzi analitycznych Big Data, w tym sieci neuronowych, do baz danych, które kategoryzują struktury molekularne potencjalnych składników leków.

Ta strategia okazała się szczególnie obiecująca w sytuacjach, gdy czas jest najważniejszy, takich jak podczas pandemii. W 2015 roku, podczas epidemii Eboli w Afryce Wschodniej, Uniwersytet w Toronto wykorzystał sztuczną inteligencję do szybkiej analizy bazy danych związków farmaceutycznych. Odkrycie leku, które wcześniej wymagałoby miesięcy lub nawet lat analizy, zostało osiągnięte w ciągu weniger niż dnia.

Jak zostało dobrze udokumentowane, analiza sztucznej inteligencji była również integralną częścią rozwoju szczepionek i leków przeciwko COVID-19 w ciągu ostatnich półtora roku. Podczas gdy nowe szczepy wirusa pojawiają się, ta sama technologia jest nadal stosowana.

Automatyzacja dokumentacji medycznej

Ponieważ większość kart i dokumentów szpitalnych jest już przechowywana w formacie cyfrowym, elektroniczne rekordy zdrowia (EHR) odgrywają ważną rolę w opiece zdrowotnej. Chociaż ta technologia ułatwiła, przyspieszyła i ostatecznie tanieją dostęp do kart pacjentów, sama cyfryzacja dokumentacji medycznej może stanowić znaczące obciążenie dla zajętych pracowników służby zdrowia.

Technologia przetwarzania języka naturalnego (NLP) już istnieje i może uprościć wiele procesów związanych z gromadzeniem i przechowywaniem danych medycznych. Chociaż oprogramowanie do rozpoznawania głosu i dyktowania nie jest nowością w medycynie, propozycje są teraz składane, aby zastosować algorytmy sztucznej inteligencji, które dokumentują i analizują całość interakcji profesjonalistów medycznych z pacjentami.

Jednym z proponowanych wdrożeń tej technologii byłoby użycie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do przetwarzania filmów nagranych za pomocą kamer noszonych przez klinicystów. W efekcie byłoby to bardzo podobne do kamery noszonych przez wielu policjantów dzisiaj. Informacje zebrane w tych filmach mogłyby być szybko zindeksowane i połączone z innymi danymi medycznymi do dalszej analizy.

Samodiagnostyka

W niektórych częściach świata, kliniki i szpitale są rzadkie. W innych, poświęcenie czasu na wizytę u lekarza na rutynowe kontrole może wydawać się niepotrzebnym kłopotem. Dla ludzi żyjących w którymkolwiek z tych sytuacji, poważne choroby często pozostają niezdiagnozowane, aż do momentu, gdy jest już za późno.

Na szczęście, nawet w najbardziej odległych miejscach, większość ludzi ma już potężne narzędzie diagnostyczne w kieszeni – swoje smartfony. Jakość obrazu z kamery telefonu komórkowego poprawia się co roku, a technologia staje się tańsza w produkcji. Zdjęcia wykonane tymi urządzeniami są zdecydowanie przydatne do analizy przez algorytmy sztucznej inteligencji.

Już teraz lekarze w regionach bez dostępu do jakościowej aparatury medycznej zaczęli używać zdjęć wykonanych swoimi telefonami komórkowymi do analizy swoich pacjentów. W rzeczywistości smartfony z oprogramowaniem wspomaganym przez uczenie maszynowe są obecnie wykorzystywane do diagnozowania raka skóry i czerniaka z wskaźnikami dokładności tak wysokimi, jak 90%. Aplikacje konsumenckie aplikacje są już dostępne na rynku, które pozwalają zwykłym użytkownikom wykrywać zmiany skórne na własnym ciele.

Podobna technologia jest stosowana w oftalmologii. Algorytmy zostały opracowane i zaakceptowane przez amerykańską FDA do wykrywania retinopatii u osób z cukrzycą poprzez analizę zdjęć.

Telemedycyna z użyciem czatbotów

Każdy ma pewne rzeczy, które wolą trzymać w tajemnicy, a dla wielu, zdrowie jest jednym z nich. Ostrożność jest z pewnością zrozumiała, gdy chodzi o dyskusje na temat problemów zdrowotnych z kolegami i współpracownikami, ale dla niektórych ludzi, nawet komunikacja z profesjonalistami zdrowia może wydawać się zastraszająca.

Czatboty mogą zapewnić rozwiązanie dla tego rodzaju pacjentów. Ta technologia, która jest już aktywnie wykorzystywana w telemedycynie do planowania wizyt, uzupełniania recept i triażu, jest aktywnie badana jako sposób na zaangażowanie osób, które wymagają porady dotyczącej podstawowej, samodzielnej opieki zdrowotnej.

W rzeczywistości, badacze w Wielkiej Brytanii odkryli, że czatboty byłyby preferowanym wyborem dla pacjentów z bardziej stygmatyzującymi chorobami, takimi jak choroby przenoszone drogą płciową. Z większą anonimowością, pacjenci będą bardziej skłonni do poszukiwania pomocy w przypadku problemów, które mogą prowadzić do większych problemów w przyszłości, jeśli nie zostaną wcześniej potraktowane.

Podsumowanie

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej przedstawione w tym artykule reprezentują tylko niewielką część tego, co może być możliwe. Wchodząc w następną dekadę rozwoju Medtech, na pewno odkryjemy wiele przełomowych innowacji, z których niektóre możemy tylko teraz spekulować.

Kluczem jest więc umiejętność przekształcenia teorii w rzeczywistość. W Daiger, specjalizujemy się w przekształcaniu teoretycznych pomysłów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym w rozwiązania, które dodają wartość do firm. Proszę skontaktuj się z nami lub odwiedź naszą stronę internetową, aby dowiedzieć się więcej o naszych usługach.