Sztuczna inteligencja i przyszłość opieki zdrowotnej

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

Badacze i decydenci, przez ostatnie dwie dekady, zaczęli aktywnie szukać sposobów radzenia sobie z rosnącymi kosztami opieki zdrowotnej wobec starzejących się populacji. Na całym świecie AI została uznana za najkorzystniejsze rozwiązanie.

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje podstawowe zadania, eliminując potrzebę drogiej interwencji ludzkiej w wielu przypadkach, ale może być również wykorzystana do zapewnienia większej prywatności i dyskrecji pacjentom. Co więcej, dzięki uczeniu maszynowemu, wdrożenia wprowadzone dzisiaj mogą ulegać poprawie z czasem i dostosowywać się do nowych wyzwań, które mogą pojawić się w przyszłości.

Ten artykuł omawia kilka możliwych zastosowań technologii AI/ML w ochronie zdrowia. Nic z opisanego poniżej nie leży zbyt daleko w przyszłości i najprawdopodobniej będzie częścią rynku sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia, który spodziewany do wzrostu do 44,5 miliarda dolarów do 2026 roku.

Uproszczone opracowanie leków

Każdego roku przemysł farmaceutyczny wydaje niemal 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 leczniczych.

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

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

Automatyczna dokumentacja medyczna

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

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

Jednym z proponowanych wdrożeń tej technologii byłoby wykorzystanie AI i uczenia maszynowego do przetwarzania filmów nagranych za pomocą kamer, które byłyby noszone przez klinicystów. W efekcie byłoby to bardzo podobne do kamer noszonych przez wielu policjantów dzisiaj. Informacje zebrane w tych filmach mogłyby być szybko indeksowane i połączone z innymi danymi medycznymi do dalszej analizy.

Diagnostyka selfie

W niektórych częściach świata, kliniki i szpitale są rzadkie i oddalone. W innych, poświęcanie czasu na wizytę u lekarza w celu rutynowych badań może wydawać się niepotrzebnym kłopotem. Dla ludzi żyjących w jednej z tych sytuacji, poważne choroby często pozostają niezauważone, aż do momentu, gdy jest już za późno.

Na szczęście, nawet w najbardziej odległych miejscach, większość ludzi ma już potężne narzędzie diagnostyczne w kieszeni – swój smartfon. Jakość obrazu kamery w telefonie komórkowym poprawia się każdego roku, a technologia staje się tańsza w produkcji. Zdjęcia wykonane tymi urządzeniami są na pewno przydatne do analizy przez algorytmy AI.

Już teraz lekarze w regionach bez dostępu do jakościowej aparatury medycznej zaczynają używać zdjęć wykonanych własnymi 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 okulistyce. 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 woli trzymać w tajemnicy, a dla wielu zdrowie jest jednym z nich. Ostrożność jest z pewnością uzasadniona, gdy chodzi o dyskusje na temat problemów zdrowotnych z kolegami i współpracownikami, ale dla niektórych osób nawet komunikacja z profesjonalistami ochrony 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 na temat 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 kwestiach, które mogą prowadzić do większych problemów w przyszłości, jeśli nie zostaną wcześniej potraktowane.

Podsumowanie

Przypadki użycia AI w ochronie zdrowia opisane 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 część możemy tylko teraz teoretyzować.

Kluczem jest więc umiejętność przekształcenia teorii w rzeczywistość. W Daiger specjalizujemy się w przekształcaniu teoretycznych pomysłów związanych z AI 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.