AI och framtiden för hälsovården

Både den industrialiserade och utvecklingsvärlden står inför utanför tillfällen demografiska förändringar. Födelsetalen har nått en miniminivå i några av världens största länder, medan miljarder arbetare förbereder sig för att gå i pension.

Forskare och beslutsfattare har under de senaste två decennierna börjat aktivt söka efter sätt att hantera de ökande hälsovårdskostnaderna för åldrande befolkningar. Över hela linjen har AI kommit att betraktas som den mest fördelaktiga lösningen.

Inte bara automatiserar artificiell intelligens grundläggande uppgifter, vilket tar bort behovet av dyra mänskliga ingripanden i många fall, utan den kan också användas för att ge patienter en större känsla av privatliv och diskretion. Dessutom, tack vare maskinlärande, kan implementationer som införs idag förbättras över tiden och anpassas till nya utmaningar som kan uppstå i framtiden.

Den här artikeln diskuterar några möjliga tillämpningar av AI/ML-teknologier inom hälsovården. Ingenting som beskrivs nedan ligger särskilt långt in i framtiden, och kommer sannolikt att vara en del av hälsovårdens artificiella intelligensmarknad som väntas växa till 44,5 miljarder dollar i storlek till 2026.

Strömlinjeformad läkemedelsutveckling

Varje år spenderar läkemedelsindustrin nästan 100 miljarder dollar på forskning och utveckling. Många kostnader som är involverade i denna process kan minskas genom tillämpningen av stora dataanalysverktyg, inklusive neurala nätverk, till databaser som kategoriserar de molekylära strukturerna hos potentiella läkemedelskomponenter.

Denna strategi har visat sig vara särskilt lovande i situationer när tiden är av stor vikt, såsom under pandemier. 2015, under ebola-utbrottet i Östafrika, använde University of Toronto AI för att snabbt bearbeta en databas med läkemedelsföreningar. 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 väl rapporterats, har AI-analys också varit avgörande för utvecklingen av COVID-19-vaccin och behandlingar under de senaste ett och ett halvt åren. När nya stammar av viruset dyker upp, tillämpas samma teknologi fortfarande.

Automatiserad medicinsk dokumentation

Med de flesta kliniker och sjukhusregister redan lagrade i digitalt format, spelar EHR (elektroniska hälsoregister) en viktig roll inom hälsovården. Medan denna teknik har gjort det lättare, snabbare och slutligen billigare att komma åt patientjournaler, kan den faktiska digitaliseringen av medicinsk dokumentation representera en betydande börda för tidspressade hälsovårdspersonal.

Naturlig språkbehandling (NLP) teknologi finns redan som kan strömlinjeforma många processer relaterade till medicinsk datainsamling och lagring. Medan röstigenkänning och dikteringsprogram är ingenting nytt inom medicin, förslag görs nu för att tillämpa artificiell intelligensalgoritmer som dokumenterar och analyserar hela den medicinska personalens interaktioner med patienter.

En föreslagen implementering av denna teknik skulle vara att använda AI och maskinlärande för att bearbeta videor som spelas in med kameror som skulle bäras av kliniker. I effekt skulle detta vara ganska likt kroppskameror som bärs av många poliser idag. Informationen som samlas in i dessa videor kunde snabbt indexeras och kombineras med annan medicinsk data för ytterligare analys.

Självdiagnostik

I vissa delar av världen är hälso kliniker och sjukhus få och långt ifrån varandra. I andra kan det ta tid att se en läkare för rutinmässiga kontroller och kan verka som en onödig besvär. För människor som bor i någon av dessa situationer, upptäcks allvarliga tillstånd ofta inte förrän det är för sent.

Lyckligtvis har de flesta människor idag redan en kraftfull diagnostisk verktyg i sina fickor – sina smartphones. Kvaliteten på mobilkamerabilder förbättras varje år, medan tekniken blir billigare att producera. Bilder som tas med dessa enheter är absolut lämpliga för analys av AI-algoritmer.

Redan har läkare i regioner utan tillgång till klinisk kvalitetsavbildning börjat använda bilder tagna med sina egna mobiltelefoner för att analysera sina patienter. I själva verket används smartphones med maskinlärande-programvara redan för att diagnostisera hudcancer och melanom med precision på upp till 90%. Konsumentklass appar finns redan på marknaden som kan låta vanliga användare upptäcka hudförändringar på sina egna kroppar.

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

Chatbot-aktiverad telemedicin

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

Chatbots kan erbjuda en lösning för dessa typer av patienter. Tekniken, som redan används aktivt inom telemedicin för tidsbokning, receptfyllning och triage, undersöks aktivt som ett sätt att engagera sig med individer som behöver råd om grundläggande, självadministrerad, hälsovård.

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 patienter att vara mer benägna att söka hjälp för problem som kan leda till större problem längre fram, om de annars lämnas obehandlade.

Slutsats

Användningsfallen för AI inom hälsovården som beskrivs i den här artikeln representerar bara en mycket liten del av vad som kan vara möjligt. När vi går in i nästa decennium av Medtech-utveckling är vi säkra på att upptäcka en mängd banbrytande innovationer, några av vilka vi bara kan teoretisera om idag.

Nyckeln är då att kunna omvandla teorin till verklighet. Hos Daiger specialiserar vi oss på att omvandla teoretiska idéer relaterade till AI och maskinlärande till lösningar som lägger till värde för företag. Vänligen kontakta oss eller besök vår webbplats för att lära dig mer om våra tjänster.