AI och sjukvårdens framtid

Både den industrialiserade världen och utvecklingsvärlden står inför en aldrig tidigare skådad demografi förändringarFödelsetalen har nått ett minimum i några av världens största länder, medan bokstavligen miljarder arbetare förbereder sig för att gå i pension.

Forskare och beslutsfattare har under de senaste två decennierna börjat aktivt söka sätt att hantera de stigande vårdkostnaderna till följd av en åldrande befolkning. Överlag har AI kommit att anses vara den mest fördelaktiga lösningen.

Artificiell intelligens automatiserar inte bara grundläggande uppgifter, vilket tar bort behovet av dyra mänskliga ingrepp i många fall, utan den kan också användas för att ge patienter en större känsla av integritet och diskretion. Dessutom, tack vare maskininlärning, kan implementeringar som införs idag förbättras med tiden och anpassa sig till nya utmaningar som kan uppstå i framtiden. 

Den här artikeln diskuterar några möjliga tillämpningar av AI/ML-tekniker inom sjukvården. Ingenting som beskrivs nedan ligger särskilt långt fram i tiden och kommer med största sannolikhet att vara en del av sjukvårdsmarknaden för artificiell intelligens som förväntas att växa till 44.5 miljarder dollar i storlek 2026. 

Effektiviserad läkemedelsutveckling

Varje år spenderar läkemedelsindustrin nästan 100 miljarder dollar på forskning och utveckling. Många kostnader som är involverade i denna process kan minskas genom tillämpning av big data-analysverktyg, inklusive neurala nätverk, till databaser som kategoriserar de molekylära strukturerna hos potentiella medicinska komponenter. 

Denna strategi har särskilt visat sig lovande i situationer när tiden är avgörande, till exempel under pandemier. Under 2015, under ebolautbrottet i Östafrika, använde University of Toronto AI för att snabbt bearbeta en databas med farmaceutiska föreningar. Upptäckten av en behandling som tidigare skulle ha krävt månader eller till och med år av analys uppnåddes på mindre än en dag. 

Som har varit väl rapporterad, AI-analys har också varit en del av utvecklingen av covid-19-vacciner och behandlingar under det senaste och ett halvt året. När nya stammar av viruset dyker upp fortsätter samma teknik att tillämpas.

Automatiserad medicinsk dokumentation

Eftersom de flesta klinik- och sjukhusjournaler redan lagras digitalt spelar EHR (elektroniska patientjournaler) en viktig roll inom hälso- och sjukvården. Även om denna teknik har gjort det enklare, snabbare och i slutändan billigare att få tillgång till patientjournaler, kan själva digitaliseringen av medicinsk dokumentation utgöra en betydande börda för tidspressade vårdgivare. 

Naturlig språkbehandlingsteknik (NLP) finns för närvarande som kan effektivisera många processer relaterade till medicinsk datainsamling och lagring. Även om programvara för röstigenkänning och diktering inte är något nytt inom medicin, förslag tvingas nu tillämpa algoritmer för artificiell intelligens som dokumenterar och analyserar hela vårdpersonalens interaktioner med patienter.

En föreslagen implementering av denna teknik skulle vara att använda AI och maskininlärning för att bearbeta videor som är inspelade med kameror som skulle bäras av läkare. I själva verket skulle detta vara ganska likt kroppskameror som bärs av många poliser idag. Information som samlats in i dessa videor kan snabbt indexeras och kombineras med annan medicinsk data för vidare analys.  

Selfie diagnostik

I vissa delar av världen är det få och långt mellan hälsokliniker och sjukhus. I andra kan det verka onödigt besvärligt att ta sig tid från sin hektiska dag för att besöka en läkare för rutinkontroller. För människor som lever i någon av dessa situationer går allvarliga tillstånd ofta oupptäckta förrän det är för sent.

Lyckligtvis, även på de mest avlägsna platserna, har de flesta människor idag redan ett kraftfullt diagnostiskt verktyg i fickan – sina smartphones. Kvaliteten på mobilkameraföreställningar blir bättre för varje år, samtidigt som tekniken blir billigare att producera. Bilder som är tagna med dessa enheter är säkerligen genomförbara för analys med AI-algoritmer. 

Redan har läkare i regioner utan tillgång till klinisk kvalitetsbildbehandling börjat använda bilder tagna med sina egna mobiltelefoner för att analysera sina patienter. Faktum är att smartphones med maskininlärningsdriven programvara för närvarande används för att diagnostisera hudcancer och melanom med en noggrannhet så hög som 90%. Konsumentklassad appar finns redan på marknaden som kan tillåta vanliga användare att upptäcka hudförändringar på sin egen kropp. 

Liknande teknik tillämpas på oftalmologi. Algoritmer har utvecklats och godkänd av amerikanska FDA för att upptäcka retinopati hos diabetiker genom fotoanalys. 

Chatbot-aktiverad telemedicin

Alla har vissa saker de föredrar att hålla privata, och för många är hälsa en av dem. Försiktighet är säkert förståeligt när det gäller att diskutera medicinska frågor med kamrater och kollegor, men för vissa människor kan till och med kommunicera med sjukvårdspersonal verka skrämmande. 

Chatbots kan erbjuda en lösning för den här typen av patienter. Tekniken, som redan används aktivt inom telemedicin för schemaläggning av möten, påfyllning av recept och triage, undersöks aktivt som ett sätt att engagera sig med individer som behöver råd om grundläggande, självadministrerad sjukvård. 

I själva verket, forskare i Storbritannien fann att chatbots skulle vara det föredragna valet för patienter som står inför mer stigmatiserande hälsotillstånd, såsom könssjukdomar. Med större anonymitet kommer patienterna att vara mer benägna att söka hjälp för problem som kan leda till större bekymmer längre fram, om de annars lämnas obehandlade. 

Slutsats

Användningsfallen för AI inom vården som beskrivs i den här artikeln representerar bara ett mycket litet urval av vad som faktiskt kan vara möjligt. När vi går in i nästa decennium av Medtech-utveckling kommer vi säkerligen att upptäcka en mängd banbrytande innovationer, av vilka några vi bara kan teoretisera om idag. 

Nyckeln är alltså förmågan att omsätta teori till verklighet. På Daiger, vi är specialiserade på att omvandla teoretiska idéer som rör AI och maskininlärning till praktiska lösningar som tillför värde för företag. Kontakta oss eller besök vår hemsida för att lära dig mer om våra tjänster.