Sztuczna inteligencja i przyszłość opieki zdrowotnej

Zarówno świat uprzemysłowiony, jak i rozwijający się stoją w obliczu bezprecedensowej sytuacji demograficznej zmiany. Wskaźnik urodzeń osiągnął minimum w niektórych największych krajach świata, podczas gdy dosłownie miliardy pracowników przygotowują się do przejścia na emeryturę.

W ciągu ostatnich dwudziestu lat badacze i decydenci zaczęli aktywnie poszukiwać sposobów poradzenia sobie z rosnącymi kosztami opieki zdrowotnej w starzejącym się społeczeństwie. Powszechnie uważa się, że sztuczna inteligencja jest najkorzystniejszym rozwiązaniem.

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje podstawowe zadania, eliminując w wielu przypadkach potrzebę kosztownej interwencji człowieka, ale może zostać wykorzystana do zapewnienia pacjentom większego poczucia prywatności i dyskrecji. Co więcej, dzięki uczeniu maszynowemu wdrażane dzisiaj wdrożenia mogą z czasem być udoskonalane i dostosowywać się do nowych wyzwań, które mogą pojawić się w przyszłości. 

W artykule omówiono kilka możliwych zastosowań technologii AI/ML w opiece zdrowotnej. Nic opisane poniżej nie wybiega w bardzo odległą przyszłość i najprawdopodobniej będzie częścią rynku sztucznej inteligencji w służbie zdrowia jest oczekiwany do 44.5 roku osiągnie wartość 2026 miliarda dolarów. 

Usprawniony rozwój farmaceutyczny

Co roku branża farmaceutyczna wydaje ok 100 miliard dolarów na badania i rozwój. Wiele kosztów związanych z tym procesem można obniżyć poprzez zastosowanie narzędzi analityki Big Data m.in sieci neuronowe, do baz danych kategoryzujących struktury molekularne potencjalnych składników leczniczych. 

Strategia ta okazała się szczególnie obiecująca w sytuacjach, gdy liczy się czas, np. podczas pandemii. W 2015 r., podczas epidemii wirusa Ebola w Afryce Wschodniej, Uniwersytet w Toronto wykorzystał sztuczną inteligencję do szybkiego przetwarzania bazy danych o związkach farmaceutycznych. Odkrycie leczenia, które wcześniej wymagało miesięcy, a nawet lat analiz, osiągnięto w mniej niż jeden dzień. 

Jak było dobrze zgłoszoneAnaliza sztucznej inteligencji była również integralną częścią opracowywania szczepionek i metod leczenia Covid-19 w ciągu ostatniego półtora roku. W miarę pojawiania się nowych szczepów wirusa nadal stosowana jest ta sama technologia.

Zautomatyzowana dokumentacja medyczna

Ponieważ większość dokumentacji klinik i szpitali jest już przechowywana w formacie cyfrowym, EHR („elektroniczna dokumentacja medyczna”) odgrywają ważną rolę w opiece zdrowotnej. Chociaż dzięki tej technologii dostęp do dokumentacji pacjentów stał się łatwiejszy, szybszy i ostatecznie tańszy, faktyczna cyfryzacja dokumentacji medycznej może stanowić znaczne obciążenie dla podmiotów świadczących opiekę zdrowotną pod presją czasu. 

Obecnie istnieje technologia przetwarzania języka naturalnego (NLP), która może usprawnić wiele procesów związanych z gromadzeniem i przechowywaniem danych medycznych. Chociaż oprogramowanie do rozpoznawania głosu i dyktowania nie jest niczym nowym w medycynie, propozycje obecnie stosuje się algorytmy sztucznej inteligencji, które dokumentują i analizują całość interakcji personelu medycznego z pacjentami.

Jedna z sugerowanych realizacji tej technologii polegałaby na wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do przetwarzania filmów nagranych za pomocą kamer noszonych przez lekarzy. W efekcie byłoby to dość podobne do kamer na ciele noszonych obecnie przez wielu funkcjonariuszy policji. Informacje zebrane w tych filmach można szybko zindeksować i połączyć z innymi danymi medycznymi w celu dalszej analizy.  

Diagnostyka selfie

W niektórych częściach świata przychodnie i szpitale są nieliczne. W innych przypadkach poświęcenie czasu w pracowitym dniu na wizytę u lekarza w celu rutynowych badań może wydawać się nadmiernym kłopotem. W przypadku osób znajdujących się w którejkolwiek z tych sytuacji poważne schorzenia często pozostają nierozpoznane, dopóki nie jest za późno.

Na szczęście nawet w najbardziej odległych lokalizacjach większość ludzi ma już w kieszeni potężne narzędzie diagnostyczne — smartfony. Jakość robienia zdjęć aparatem w telefonie komórkowym jest z roku na rok coraz lepsza, a technologia ta staje się tańsza w produkcji. Zdjęcia wykonane za pomocą tych urządzeń z pewnością nadają się do analizy przez algorytmy AI. 

Już teraz lekarze w regionach, w których nie ma dostępu do obrazowania o jakości klinicznej, zaczęli wykorzystywać zdjęcia zrobione własnymi telefonami komórkowymi do analizy swoich pacjentów. W rzeczywistości smartfony wyposażone w oprogramowanie oparte na uczeniu maszynowym są obecnie używane do diagnozowania raka skóry i czerniaka z dużą dokładnością tak wysokie, jak 90%. Klasa konsumencka mobilne i webowe są już na rynku, co pozwala zwykłym użytkownikom wykryć zmiany skórne na własnym ciele. 

Podobną technologię stosuje się w okulistyce. Opracowano algorytmy i zatwierdzony przez amerykańską FDA w celu wykrywania retinopatii u osób chorych na cukrzycę na podstawie analizy zdjęć. 

Telemedycyna z obsługą Chatbota

Każdy ma pewne rzeczy, które woli zachować dla siebie, a dla wielu zdrowie jest jedną z nich. Ostrożność jest z pewnością zrozumiała, jeśli chodzi o omawianie problemów medycznych ze współpracownikami i współpracownikami, ale dla niektórych osób nawet komunikacja z pracownikami służby zdrowia może wydawać się zniechęcająca. 

Rozwiązaniem dla tego rodzaju pacjentów mogą być chatboty. Technologia, która jest już aktywnie wykorzystywana w telemedycynie do planowania wizyt, uzupełniania recept i segregacji pacjentów, jest aktywnie badana jako sposób nawiązania kontaktu z osobami, które potrzebują porad na temat podstawowej, samodzielnej opieki zdrowotnej. 

W rzeczywistości, Badacze w Wielkiej Brytanii ustaliło, że chatboty byłyby preferowanym wyborem w przypadku pacjentów borykających się z bardziej stygmatyzującymi schorzeniami, takimi jak choroby przenoszone drogą płciową. Dzięki większej anonimowości pacjenci będą częściej szukać pomocy w przypadku problemów, które mogą w przyszłości prowadzić do większych problemów, jeśli nie zostaną leczone w inny sposób. 

Wnioski

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej opisane w tym artykule stanowią jedynie niewielką próbkę tego, co może być faktycznie możliwe. Wkraczając w kolejną dekadę rozwoju Medtech, z pewnością odkryjemy mnóstwo przełomowych innowacji, o których dziś możemy tylko teoretyzować. 

Kluczem jest zatem umiejętność przekształcenia teorii w rzeczywistość. Na Daigeraspecjalizujemy się w przekształcaniu pomysłów teoretycznych związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym w praktyczne rozwiązania, które dodają wartości firmom. Aby dowiedzieć się więcej o naszych usługach, skontaktuj się z nami lub odwiedź naszą stronę internetową.