Inteligența Artificială și Viitorul Sănătății

Atât lumea industrializată, cât și cea în curs de dezvoltare se confruntă cu schimbări demografice fără precedent schimbări. Rata natalității a atins un minim în unele dintre cele mai mari țări ale lumii, în timp ce literalmente miliarde de lucrători se pregătesc să intre în pensie.

Cercetătorii și factorii de decizie au început, în ultimele două decenii, să caute activ modalități de a face față costurilor crescânde ale sănătății pentru populațiile în curs de îmbătrânire. Pe scară largă, inteligența artificială a devenit considerată cea mai avantajoasă soluție.

Nu numai că inteligența artificială automatizează sarcinile de bază, eliminând nevoia de intervenție umană scumpă în multe cazuri, dar poate fi utilizată pentru a oferi un sentiment mai mare de intimitate și discreție pacienților. Mai mult, datorită învățării automate, implementările puse în aplicare astăzi pot fi îmbunătățite în timp și pot face față noilor provocări care pot apărea în viitor.

Acest articol discută câteva posibile aplicații ale tehnologiilor AI/ML în sănătate. Nimic din ceea ce este descris mai jos nu se află foarte departe în viitor și va face, probabil, parte din piața inteligenței artificiale a sănătății, care se așteaptă să ajungă la 44,5 miliarde de dolari până în 2026.

Dezvoltarea Farmaceutică Eficientizată

În fiecare an, industria farmaceutică cheltuie aproape 100 de miliarde de dolari pe cercetare și dezvoltare. Multe dintre costurile implicate în acest proces pot fi reduse prin aplicarea unor instrumente de analiza a datelor mari, inclusiv rețele neuronale, pentru baze de date care categorisesc structurile moleculare ale componentelor medicinale potențiale.

Această strategie a arătat deja promisiuni deosebite în situații în care timpul este esențial, cum ar fi în timpul pandemiilor. În 2015, în timpul epidemiei de Ebola din Africa de Est, Universitatea din Toronto a utilizat inteligența artificială pentru a procesa rapid o bază de date cu compuși farmaceutici. Descoperirea unui tratament care, în mod normal, ar fi necesitat luni sau chiar ani de analiză a fost realizată în mai puțin de o zi.

Așa cum a fost bine raportat, analiza cu inteligență artificială a fost, de asemenea, integrală în dezvoltarea vaccinurilor și tratamentelor împotriva COVID-19 în ultimul an și jumătate. Pe măsură ce apar noi tulpini ale virusului, aceeași tehnologie continuă să fie aplicată.

Documentația Medicală Automatizată

Având în vedere că majoritatea înregistrărilor clinice și spitalicești sunt deja stocate în format digital, înregistrările electronice de sănătate (EHR) joacă un rol important în sănătate. Deși această tehnologie a făcut ca accesarea înregistrărilor pacienților să fie mai ușoară, mai rapidă și, în final, mai ieftină, digitizarea efectivă a documentației medicale poate reprezenta o povară semnificativă pentru furnizorii de sănătate cu timp limitat.

Există tehnologie de procesare a limbajului natural (NLP) care poate eficientiza numeroase procese legate de colectarea și stocarea datelor medicale. Deși recunoașterea vocală și software-ul de dictare nu este ceva nou în medicină, propuneri sunt făcute pentru a aplica algoritmi de inteligență artificială care să documenteze și să analizeze întreaga interacțiune a profesioniștilor medicali cu pacienții.

O implementare propusă a acestei tehnologii ar fi să se utilizeze inteligența artificială și învățarea automată pentru a procesa videourile înregistrate cu camere care ar fi purtate de clinicieni. În esență, acest lucru ar fi foarte asemănător cu camerele de corp purtate de mulți ofițeri de poliție astăzi. Informațiile colectate în aceste videouri ar putea fi indexate rapid și combinate cu alte date medicale pentru analiză ulterioară.

Diagnoza prin Selfie

În unele părți ale lumii, clinici și spitale sunt rare. În altele, a lua timp dintr-o zi aglomerată pentru a vedea un medic pentru controale de rutină poate părea o piedică inutilă. Pentru oamenii care trăiesc în oricare dintre aceste situații, afecțiuni grave rămân adesea nedescoperite până când este prea târziu.

Norocul este că, chiar și în cele mai izolate locații, majoritatea oamenilor au astăzi un instrument de diagnostic puternic în buzunare – smartphone-urile lor. Calitatea imaginilor de pe camerele de telefon mobil se îmbunătățește în fiecare an, în timp ce tehnologia devine mai ieftină de produs. Imaginile realizate cu aceste dispozitive sunt cu siguranță viabile pentru analiză de către algoritmii de inteligență artificială.

Deja, medicii din regiuni fără acces la imagistică de calitate clinică au început să utilizeze imagini realizate cu telefoanele mobile pentru a analiza pacienții. În fapt, smartphone-urile cu software bazat pe învățarea automată sunt utilizate în prezent pentru a diagnostica cancerul de piele și melanomul cu rate de acuratețe de până la 90%. Aplicații de consum sunt deja pe piață care permit utilizatorilor obișnuiți să detecteze modificări ale pielii pe propriile corpuri.

O tehnologie similară este aplicată în oftalmologie. Algoritmii au fost dezvoltați și aprobati de FDA americană pentru a detecta retinopatia la persoanele cu diabet prin analiza foto.

Telemedicina cu Chatbot

Toată lumea are anumite lucruri pe care le preferă să le păstreze private, și pentru mulți, sănătatea este unul dintre ele. Prudența este cu siguranță înțeleasă atunci când vine vorba de discutarea problemelor medicale cu colegi și colegi de muncă, dar pentru unii oameni, chiar și comunicarea cu profesioniștii din domeniul sănătății poate părea intimidantă.

Chatbot-urile pot oferi o soluție pentru acești pacienți. Tehnologia, care este deja utilizată activ în telemedicină pentru programarea appointamentelor, reînnoirea rețetelor și triaj, este investigată în prezent ca o modalitate de a interacționa cu indivizi care necesită sfaturi despre îngrijirea de bază a sănătății, administrată de sine.

De fapt, cercetătorii din Regatul Unit au constatat că chatbot-urile ar fi alegerea preferată a pacienților care se confruntă cu afecțiuni de sănătate mai stigmatizante, cum ar fi bolile cu transmitere sexuală. Cu o mai mare anonimitate, pacienții vor fi mai predispuși să caute ajutor pentru probleme care ar putea duce la preocupări mai mari pe termen lung, dacă altfel ar rămâne netratate.

Concluzie

Cazurile de utilizare a inteligenței artificiale în sănătate prezentate în acest articol reprezintă doar o mică mostră a ceea ce poate fi posibil. În următorul deceniu de dezvoltare a tehnologiei medicale, suntem siguri că vom descoperi o multitudine de inovații revoluționare, unele dintre care le putem doar teoriza astăzi.

Cheia, atunci, este capacitatea de a transforma teoria în realitate. La Daiger, ne specializăm în transformarea ideilor teoretice legate de inteligență artificială și învățare automată în soluții actionabile care adaugă valoare afacerilor. Vă rugăm să ne contactați sau să vizitați site-ul nostru web pentru a afla mai multe despre serviciile noastre.