AI และอนาคตของการดูแลสุขภาพ

ทั้งโลกที่พัฒนาแล้วและโลกที่กำลังพัฒนาเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงทางประชากรที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน การเปลี่ยนแปลง อัตราการเกิดได้ถึงจุดต่ำสุดในบางประเทศที่ใหญ่ที่สุดของโลก ในขณะที่คนงานหลายพันล้านคนเตรียมตัวเข้าสู่การเกษียณ

นักวิจัยและนักกำหนดนโยบายได้เริ่มมองหาวิธีการจัดการกับต้นทุนการดูแลสุขภาพที่เพิ่มขึ้นของประชากรที่มีอายุเพิ่มขึ้นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ทั่วทั้งกระดาน AI ถูกมองว่าเป็นคำตอบที่ดีที่สุด

ไม่เพียงแต่ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยให้ทำงานอัตโนมัติได้ แต่ยังช่วยให้สามารถให้ความเป็นส่วนตัวและความลับแก่ผู้ป่วยได้มากขึ้น นอกจากนี้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้งานที่ติดตั้งในปัจจุบันสามารถปรับปรุงได้ด้วยเวลาและปรับตัวให้เข้ากับความท้าทายใหม่ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

บทความนี้พูดถึงการประยุกต์ใช้ AI/ML เทคโนโลยีในด้านการดูแลสุขภาพ บางสิ่งที่อธิบายไว้ด้านล่างไม่ได้อยู่ห่างไกลในอนาคต และมีแนวโน้มว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของตลาดการดูแลสุขภาพที่ คาดว่า จะเติบโตเป็น 44.5 พันล้านดอลลาร์โดยปี 2026

การพัฒนายาแบบสตรีมไลน์

ทุกปีอุตสาหกรรมยาจะใช้จ่ายเกือบ 100 พันล้านดอลลาร์ ในการวิจัยและพัฒนา ค่าใช้จ่ายหลายอย่างในกระบวนการนี้สามารถลดได้ด้วยการประยุกต์ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึง เครือข่ายประสาทเทียม กับฐานข้อมูลที่จัดประเภทโครงสร้างโมเลกุลของส่วนประกอบยาที่เป็นไปได้

ยุทธวิธีนี้ได้แสดงให้เห็นถึงความหวังในสถานการณ์ที่เวลามีความสำคัญ เช่น ระหว่างการระบาด ในปี 2015 ระหว่างการระบาดของอีโบลาในแอฟริกาตะวันออก มหาวิทยาลัยโตรอนโตใช้ AI เพื่อประมวลผลฐานข้อมูลของสารประกอบยาที่รวดเร็ว การค้นพบการรักษาที่จะใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการวิเคราะห์สามารถทำได้ในเวลาไม่ถึงวัน

ตามที่ รายงาน วิเคราะห์ AI ยังเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาวัคซีนและยารักษาโควิด-19 ในช่วงปีที่ผ่านมา และเทคโนโลยีเดียวกันยังคงถูกนำไปใช้เมื่อเชื้อใหม่ของไวรัสปรากฏขึ้น

เอกสารทางการแพทย์อัตโนมัติ

ด้วยบันทึกคลินิกและโรงพยาบาลส่วนใหญ่ถูกเก็บไว้ในรูปแบบดิจิทัล EHR (‘บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์’) มีบทบาทสำคัญในการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยีนี้ทำให้สามารถเข้าถึงบันทึกผู้ป่วยได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และสุดท้ายคือราคาถูกกว่า แต่การแปลงเอกสารทางการแพทย์เป็นดิจิทัลสามารถเป็นภาระที่สำคัญสำหรับผู้ให้บริการดูแลสุขภาพที่มีเวลาน้อย

ปัจจุบันมีเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่สามารถทำให้กระบวนการหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลทางการแพทย์เป็นอัตโนมัติได้ ในขณะที่ซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงและพูดไม่ใช่สิ่งใหม่ในด้านการแพทย์ ข้อเสนอ กำลังได้รับการเสนอให้ใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ที่บันทึกและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทั้งหมดระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและผู้ป่วย

การนำไปใช้เทคโนโลยีนี้ที่แนะนำคือการใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลวิดีโอที่บันทึกโดยใช้กล้องที่สวมโดยผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ ซึ่งจะคล้ายกับกล้องติดกายที่เจ้าหน้าที่ตำรวจสวมอยู่ในปัจจุบัน ข้อมูลที่รวบรวมจากวิดีโอนี้สามารถถูกดัชนีและรวมเข้ากับข้อมูลทางการแพทย์อื่น ๆ เพื่อวิเคราะห์ต่อไป

การวินิจฉัยด้วยเซลฟี่

ในบางส่วนของโลก คลินิกและโรงพยาบาลมีไม่มากนัก ในส่วนอื่น การใช้เวลาไปพบแพทย์สำหรับการตรวจสุขภาพประจำอาจดูเหมือนเป็นเรื่องที่ไม่จำเป็น สำหรับคนในสถานการณ์เหล่านี้ สภาพร้ายแรงมักจะไม่ถูกพบจนกว่าจะสายเกินไป

幸运ที่สุด คนที่มีมือถือส่วนใหญ่มีเครื่องมือวินิจฉัยที่ทรงพลังในกระเป๋าของตนเอง – มือถือของพวกเขา คุณภาพของการถ่ายภาพจากกล้องโทรศัพท์มือถือดีขึ้นทุกปี ในขณะที่เทคโนโลยีนี้มีราคาถูกกว่าในการผลิต รูปภาพที่ถ่ายด้วยอุปกรณ์เหล่านี้มีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์โดยอัลกอริทึม AI

แพทย์ในพื้นที่ที่ไม่มีการเข้าถึงการถ่ายภาพระดับคลินิกได้เริ่มใช้ภาพถ่ายด้วยโทรศัพท์มือถือของตนเองเพื่อวิเคราะห์ผู้ป่วยของพวกเขา ในความเป็นจริง โทรศัพท์มือถือที่มีซอฟต์แวร์ที่มีพลังการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกใช้ในการวินิจฉัยมะเร็งผิวหนังและเมลาโนมาโดยมีอัตราความแม่นยำ สูงถึง 90% แอปพลิเคชัน สำหรับผู้บริโภค ที่สามารถช่วยให้ผู้ใช้ปกติสามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงผิวหนังของตนเองได้

เทคโนโลยีที่คล้ายกันถูกนำไปใช้กับจักษุวิทยา อัลกอริทึมได้รับการพัฒนาและ ได้รับการอนุมัติ โดย FDA ของสหรัฐอเมริกาเพื่อตรวจจับโรคจอประสาทตาในผู้ป่วยเบาหวานผ่านการวิเคราะห์ภาพถ่าย

เทเลมีเดซินแบบชัตบอท

ทุกคนมีสิ่งที่ต้องการเก็บเป็นส่วนตัว และสำหรับหลายคน สุขภาพเป็นหนึ่งในนั้น ความระมัดระวังเป็นที่เข้าใจได้เมื่อพูดถึงการอภิปรายเรื่องสุขภาพกับเพื่อนร่วมงานหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ สำหรับบางคน การสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพอาจดูเหมือนเป็นเรื่องที่น่ากลัว

ชัตบอทอาจเป็นทางออกสำหรับผู้ป่วยเหล่านี้ เทคโนโลยีนี้ซึ่งกำลังถูกใช้อยู่แล้วในเทเลมีเดซินสำหรับการนัดหมาย การเติมยาซ้ำ และการคัดกรองอยู่ในระหว่างการตรวจสอบว่าเป็นวิธีการที่จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพแบบบริหารตนเอง

ในความเป็นจริง นักวิจัย ในสหราชอาณาจักรพบว่าชัตบอทจะเป็นตัวเลือกที่ผู้ป่วยต้องการสำหรับผู้ป่วยที่มีสภาพที่ทำให้เกิดความอับอาย เช่น โรคติดต่อทางเพศสัมพันธ์ ด้วยความเป็นส่วนตัวที่มากขึ้น ผู้ป่วยมีแนวโน้มที่จะขอความช่วยเหลือสำหรับปัญหาที่อาจนำไปสู่ความกังวลใหญ่ในอนาคตหากไม่ได้รับการรักษา

สรุป

ตัวอย่างการใช้งาน AI ในด้านการดูแลสุขภาพที่อธิบายไว้ในบทความนี้เป็นตัวอย่างเล็กๆ ของสิ่งที่อาจเป็นไปได้ เมื่อเข้าสู่ทศวรรษหน้าของการพัฒนา Medtech เราจะค้นพบนวัตกรรมที่เปลี่ยนแปลงโลกมากมาย ซึ่งบางส่วนเรายังสามารถคาดเดาได้เพียงเล็กน้อยในปัจจุบัน

ดังนั้น กุญแจสำคัญคือความสามารถในการเปลี่ยนความคิดที่เป็นไปได้ให้เป็นความเป็นจริง ที่ Daiger เราเชี่ยวชาญในการเปลี่ยนความคิดที่เป็นไปได้เกี่ยวกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่องให้เป็นโซลูชันที่สามารถใช้ได้จริงซึ่งเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจ โปรดติดต่อเราหรือเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการของเรา