W jaki sposób sztuczna inteligencja sprawia, że ​​sektor opieki zdrowotnej staje się inteligentny?

Sztuczna inteligencja (AI) napędza ogromne ulepszenia i innowacje w branży opieki zdrowotnej. Przyspiesza postęp w badaniach i odkrywaniu leków oraz umożliwia lepsze i szybsze diagnozowanie.

Wybuch pandemii Covid-19 zmusił branżę opieki zdrowotnej do aktywnego przyjęcia tej nowoczesnej technologii.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej może być niezwykle korzystna zarówno dla świadczeniodawców, jak i pacjentów w następujących obszarach – poprawa opieki, zarządzanie chorobami przewlekłymi, wczesna identyfikacja ryzyka oraz automatyzacja i optymalizacja przepływu pracy.

W tym artykule szczegółowo przyjrzymy się sztucznej inteligencji, aby dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w opiece zdrowotnej i jak ta technologia będzie kształtować branżę w nadchodzącej przyszłości.

Zaczynajmy.

Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę opieki zdrowotnej

Od postawienia dokładnej diagnozy po maksymalizację wydajności szpitala, sztuczna inteligencja okazała się być dobrodziejstwem dla branży medycznej. Oto kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę opieki zdrowotnej i kieruje ją w stronę cyfrowej transformacji , aby lepiej angażować użytkowników i generować większe przychody.

1. Oferowanie operacji wspomaganych robotem

Jest to jedno z najczęstszych zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Sztuczna inteligencja i roboty współpracujące zrewolucjonizowały operacje pod względem szybkości i dokładności. Systemy te mogą wykonywać złożone zabiegi chirurgiczne ze zmniejszonym ryzykiem skutków ubocznych, utraty krwi lub bólu. Podobnie powrót do zdrowia po operacji jest szybszy i łatwiejszy.

Na przykład Centrum Medyczne Uniwersytetu w Maastricht wykorzystuje robota napędzanego sztuczną inteligencją do zszywania małych naczyń krwionośnych, niektórych o grubości nie większej niż 0,03 mm.
Wykorzystując sztuczną inteligencję w medycynie i opiece zdrowotnej, specjaliści i chirurdzy uzyskują dostęp do informacji w czasie rzeczywistym i wglądu w aktualny stan zdrowia pacjenta. Te informacje wspierane przez sztuczną inteligencję umożliwiają dostawcom opieki zdrowotnej podejmowanie szybkich, inteligentnych decyzji przed, w trakcie i po zabiegach, aby zapewnić najlepsze wyniki.

2. Wykrywanie oszustw

Departament Sprawiedliwości USA twierdzi, że 3% roszczeń zdrowotnych w tym kraju jest fałszywych. Przekłada się to na straty rzędu stu miliardów dolarów rocznie. Wykorzystując sztuczną inteligencję, branża opieki zdrowotnej może wykrywać nieważne roszczenia, zanim zostaną zapłacone, i przyspieszyć przetwarzanie, zatwierdzanie i opłacanie ważnych roszczeń. Oprócz wykrywania oszustw ubezpieczeniowych sztuczna inteligencja zapobiega również kradzieży danych pacjentów.

Wiodący dostawcy usług opieki zdrowotnej, tacy jak Harvard Pilgrim Health, wykorzystują sztuczną inteligencję, aby wykorzenić oszustwa w opiece zdrowotnej. Wykorzystują systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji, aby identyfikować roszczenia i wykrywać podejrzane zachowania.

3. Wspieranie decyzji klinicznych

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej zmienia sposób podejmowania decyzji przez lekarzy. Sztuczna inteligencja dostarcza usługodawcom dane, które pomagają w diagnozowaniu, planowaniu leczenia i zarządzaniu zdrowiem populacji. Technologia ta jest również wykorzystywana do wspomagania decyzji w dziedzinach wymagających dużej ilości danych, takich jak okulistyka, radiologia i patologia. W niedalekiej przyszłości może być nawet możliwe samodzielne wykonywanie niektórych zadań przy użyciu sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja z przetwarzaniem języka naturalnego może również pomóc w tłumaczeniu notatek klinicznych w EHR. Oznacza to, że klinicysta musi wprowadzić dane tylko raz.

4. Pomoc w powtarzalnych pracach

Opieka zdrowotna zmierza teraz w kierunku świata Asystentów Poznawczych, którzy posiadają zdolności rozumowania, zdolności analityczne i pełen zakres wiedzy medycznej. Niedawno wprowadzony algorytm , Medical Sieve, został uznany za kwalifikowany do pomocy w podejmowaniu decyzji związanych z kardiologią i radiologią.

Asystent zdrowia poznawczego analizuje obrazy radiologiczne, aby następnie szybciej i bardziej wiarygodnie wykryć i wykryć problemy.

Medical Sito to jeden z wielu przykładów sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Istnieją również inne technologie, takie jak Enlitic, których celem jest łączenie głębokiego uczenia się z danymi medycznymi w celu wspomagania zaawansowanej diagnostyki i poprawy wyników leczenia pacjentów.

5. Zmiana konsultacji internetowych i osobistych

Aplikacja Babylon to działający przykład tego, jak sztuczna inteligencja może zmienić konsultacje lekarskie . Aplikacja oferuje konsultacje lekarskie i usługi opieki zdrowotnej online. Aplikacja zapewnia porady medyczne AI na podstawie historii medycznej pacjenta i dostępnej wiedzy medycznej .

Ta oparta na sztucznej inteligencji aplikacja działa w taki sposób, że użytkownicy muszą jedynie zgłaszać objawy swojej choroby, a następnie porównuje objawy z bazą danych chorób za pomocą metody rozpoznawania mowy. Następnie, po odnotowaniu historii pacjenta i jego sytuacji, proponują postępowanie, które pacjent powinien podjąć.

Rosnąca popularność i zapotrzebowanie na aplikacje medyczne , które przechowują dane i generują raporty w oparciu o technologię AI, widać po tym, że ponad 54% użytkowników aplikacji mHealth jest skłonnych do angażowania się w sztuczną inteligencję i robotykę dla swoich potrzeb konsultacji medycznych.

Aplikacje takie jak te, jeśli zostały odpowiednio opracowane z pomocą firmy zajmującej się tworzeniem oprogramowania dla opieki zdrowotnej , nie tylko pomagają pacjentom w zarządzaniu stanem zdrowia, ale także pomagają zmniejszyć liczbę osób w poczekalni i skrócić czas oczekiwania.

6. Zarządzanie lekami i pomoc zdrowotna

Sense.ly, medyczny startup stworzył pierwszą na świecie cyfrową pielęgniarkę, Molly. Wirtualna pielęgniarka ma przyjazną twarz i miły głos, a jej jedynym celem jest monitorowanie stanu i leczenia pacjentów. Aplikacja mobilna wykorzystuje uczenie maszynowe do wspierania pacjentów z chorobami przewlekłymi w przerwach między wizytami lekarskimi.

Aplikacja zapewnia przetestowane, spersonalizowane monitorowanie i opiekę kontrolną, ze szczególnym uwzględnieniem chorób przewlekłych.

Obecność w celu informowania pacjentów, kiedy powinni przyjmować leki, a następnie monitorowanie ich przyjmowania, sprawiła, że sztuczna inteligencja w medycynie stała się bardzo ważną technologią, jeśli chodzi o pomoc zdrowotną i zarządzanie lekami.

7. Tworzenie leków

Stworzenie farmaceutyków z wykorzystaniem badań klinicznych może zająć ponad dekadę, a nawet kosztować miliardy. Wprowadzenie sztucznej inteligencji do tworzenia leków nie tylko przyspiesza ten proces, ale także czyni go niezwykle opłacalnym .

Atomwise jest jedną z takich sieci, która wykorzystuje superkomputery, które wyprowadzają terapię z baz danych struktury molekularnej. W 2015 r. Atomwise wykorzystał swoją technologię sztucznej inteligencji, aby znaleźć leki istniejące na rynku, które można przeprojektować pod kątem leczenia wirusa Ebola, i znaleźli dwa leki , które mogą pomóc w rozwiązaniu epidemii. Analiza, która zajęłaby lata, odbyła się w jeden dzień dzięki technologii Atomwise AI.

8. Medycyna precyzyjna

AI w medycynie ma duży wpływ na genomikę i genetykę. Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować wzorce w ogromnych zestawach danych zawierających dokumentację medyczną i informacje genetyczne, które pomagają szukać powiązań z chorobami i mutacją.

W nadchodzącej przyszłości sztuczna inteligencja będzie nawet w stanie powiedzieć lekarzom, co dzieje się w komórce, gdy DNA zostanie zmienione przez zmienność genetyczną, czy to terapeutycznie, czy naturalnie.

9. Analiza systemu opieki zdrowotnej

Ponieważ coraz więcej faktur za opiekę zdrowotną staje się cyfrowych, wszystkie dane dotyczące lekarza, leczenia i placówki medycznej można łatwo odzyskać. Po eksploracji danych szpitale mogą generować raporty o błędach, które stale popełniają w leczeniu określonego rodzaju schorzenia, aby pomóc poprawić, a nawet uniknąć niepotrzebnych hospitalizacji pacjentów, gdziekolwiek jest to konieczne.

Holenderska firma Zorgprisma Publiek analizuje faktury udostępniane przez szpitale i wykorzystuje technologię Watson do wydobywania zebranych danych.

10. Automatyzacja diagnostyki obrazu

Możliwości widzenia komputerowego AI bardzo przynoszą korzyści branży medycznej. Szpitale i kliniki wykorzystują sztuczną inteligencję do rozpoznawania nieprawidłowości w różnego rodzaju obrazach medycznych, takich jak tomografia komputerowa lub skany radiologiczne. Rozpoznawanie obrazu pomaga lekarzom w diagnozowaniu guzów, infekcji nerek i wątroby, poprawianiu rokowań na raka i nie tylko.

Najlepszym przykładem percepcji wizualnej opartej na sztucznej inteligencji jest narzędzie stosowane w Szpitalu Uniwersyteckim UVA. Wykorzystując algorytmy ML , narzędzie analizuje obrazy z biopsji dzieci, aby odróżnić enteropatię środowiskową od celiakii, robiąc to równie rzetelnie, jak robią to lekarze.

Teraz, gdy widzieliśmy, jak sztuczna inteligencja przekształca opiekę zdrowotną w postaci ogromnych korzyści i zastosowań , przyjrzyjmy się różnym rodzajom technologii sztucznej inteligencji związanych z branżą opieki zdrowotnej.

Rodzaje AI w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej to zbiór wielu technologii. Większość z tych technologii ma bezpośrednie znaczenie w dziedzinie opieki zdrowotnej, ale obsługiwane przez nie zadania i procesy mogą się różnić. Niektóre z ważnych technologii AI zostały opisane poniżej:

1. Uczenie maszynowe

Jest to jedna z powszechnych form sztucznej inteligencji w szpitalach i opiece zdrowotnej. Uczenie maszynowe koncentruje się na wykorzystaniu danych i algorytmów do naśladowania sposobu, w jaki uczą się ludzie, stopniowo poprawiając jego dokładność. W opiece zdrowotnej najczęstszym zastosowaniem uczenia się ML jest medycyna precyzyjna. Przewiduje, jakie procedury leczenia mogą być skuteczne u pacjentów w oparciu o różne cechy pacjenta i leczenie. Zdecydowana większość zastosowań medycyny precyzyjnej i uczenia maszynowego wymaga zestawu danych szkoleniowych, dla którego znany jest wynik końcowy. Nazywa się to uczeniem nadzorowanym.

Najbardziej złożona forma uczenia maszynowego obejmuje głębokie uczenie się lub modele sieci neuronowych z wieloma poziomami zmiennych lub funkcji do przewidywania wyników. Powszechnym zastosowaniem uczenia głębokiego jest rozpoznawanie zmian potencjalnie nowotworowych na obrazach radiologicznych.

[ Przeczytaj także : Szacowanie czasu, kosztów i wyników projektu aplikacji ML ]

2. Przetwarzanie języka naturalnego

NLP obejmuje aplikacje, takie jak analiza tekstu, rozpoznawanie mowy i inne cele związane z językiem. Powszechnym zastosowaniem NLP w opiece zdrowotnej jest tworzenie i klasyfikowanie dokumentacji klinicznej oraz publikowanych badań.

Systemy NLP mogą analizować notatki kliniczne dotyczące pacjentów, które nie mają struktury, dając niesamowity wgląd w ulepszanie metod, zrozumienie jakości i lepsze wyniki dla pacjentów.

3. Zrobotyzowana automatyzacja procesów

RPA wykorzystuje technologie automatyzacji, które mogą uczyć się, naśladować, a następnie wykonywać procesy biznesowe oparte na regułach. W porównaniu z innymi formami sztucznej inteligencji są niedrogie, łatwe do zaprogramowania i przejrzyste w swoich działaniach. W opiece zdrowotnej służą do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak aktualizacja danych pacjentów lub fakturowanie.

4. System ekspercki oparty na regułach

System ekspercki oparty na regułach jest najprostszą formą sztucznej inteligencji i wykorzystuje określone reguły oparte na wiedzy w celu rozwiązania problemu. Celem systemu eksperckiego jest pobranie wiedzy od eksperta-człowieka i przekształcenie jej w szereg zakodowanych na sztywno reguł, które można zastosować do danych wejściowych.

W opiece zdrowotnej są powszechnie wykorzystywane do celów „wspierania decyzji klinicznych”. Te oparte na regułach systemy działają do pewnego momentu dobrze i są łatwe do zrozumienia. Ale kiedy liczba reguł wzrasta, zaczynają one ze sobą kolidować i załamywać się. Jednak teraz są one zastępowane w opiece zdrowotnej przez więcej podejść opartych na danych i algorytmach uczenia maszynowego.

Wyzwania AI w opiece zdrowotnej

Szerokie wdrażanie innowacyjnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Od braku wysokiej jakości danych po problemy z bezpieczeństwem, branża opieki zdrowotnej korzystająca z technologii sztucznej inteligencji stoi przed szeregiem wyzwań.

Więc bez zbędnych ceregieli przyjrzyjmy się im:

Dostępność danych: Jednym z największych wyzwań związanych z systemami AI jest to, że szkolenie ich wymaga ogromnych ilości danych z kilku źródeł, w tym elektronicznej dokumentacji medycznej , rejestrów aptecznych itp. Ponieważ dane są fragmentaryczne, a pacjenci często odwiedzają różnych świadczeniodawców, dane są skomplikowane i mniej zrozumiałe. Skutkuje to błędami i wyższymi kosztami.

Kwestie dotyczące prywatności: Jednym z kluczowych wyzwań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest ilość gromadzonych danych zawierających poufne informacje, które wymagają wdrożenia dodatkowych środków bezpieczeństwa. Dlatego ważne jest, aby poszukać odpowiedniego partnera do tworzenia oprogramowania AI, który może zaoferować szeroki zakres opcji bezpieczeństwa, aby zapewnić odpowiednią obsługę danych klientów.

Błędy i urazy: Istnieje prawdopodobieństwo, że system AI może czasami mylić się w wykrywaniu potencjalnych zagrożeń lub leczeniu. Na przykład, jeśli system oparty na sztucznej inteligencji zasugeruje pacjentowi niewłaściwy lek lub popełni błąd w lokalizacji guza w badaniu radiologicznym, może to spowodować obrażenia pacjenta lub tragiczne konsekwencje zdrowotne.

Przyszłość AI w opiece zdrowotnej

W opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja już teraz zmienia doświadczenia pacjentów, sposób, w jaki lekarze praktykują medycynę oraz sposób działania przemysłu farmaceutycznego. Podróż dopiero się rozpoczęła.

W przyszłości sztuczna inteligencja umożliwi nową generację narzędzi radiowych, które są wystarczająco precyzyjne i szczegółowe, aby w niektórych przypadkach zastąpić potrzebę pobierania próbek tkanek. Może to pomóc usługodawcom w lepszym określeniu agresywności nowotworów i bardziej odpowiednim leczeniu docelowym. Sztuczna inteligencja umożliwia także „wirtualne biopsje” i rozwija innowacyjną dziedzinę radiomiki.

Ponadto elektroniczne dane dotyczące zdrowia mogą pomóc w wyróżnieniu zagrożonych pacjentów i zidentyfikowaniu wzorców infekcji, zanim zaczną wykazywać objawy.

Wykorzystanie uczenia maszynowego i narzędzi sztucznej inteligencji do prowadzenia tych analiz może generować szybsze i dokładniejsze alerty dla świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Sztuczna inteligencja może również dostarczać wcześniejsze ostrzeżenia o stanach, takich jak napady padaczkowe lub posocznica, które często wymagają intensywnej analizy bardzo złożonych zbiorów danych.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do oceny ryzyka, wspomagania decyzji klinicznych i wczesnego ostrzegania to tylko niektóre z istotnych obszarów rozwoju tego rewolucyjnego podejścia. Sztuczna inteligencja zapoczątkuje nową erę jakości klinicznej i ekscytujących przełomów w opiece nad pacjentem.

Jak Appinventiv może pomóc w Twojej podróży z AI

Jak widzimy, sztuczna inteligencja i opieka zdrowotna idą w parze ze względu na liczne korzyści, jakie oferuje ta technologia. Pomimo wyzwań sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej może generować dokładniejsze diagnozy i plany leczenia oraz prowadzić do lepszych wyników leczenia pacjentów. W związku z tym wszystkie instytucje opieki zdrowotnej muszą inwestować w rozwiązania sztucznej inteligencji, aby oferować klientom nowe doświadczenia i doskonałe usługi.

W Appinventiv współpracujemy z firmami z branży opieki zdrowotnej nad różnymi niestandardowymi modelami opartymi na sztucznej inteligencji i uczeniu się, które pomagają zwiększyć przychody, obniżyć koszty i zapewnić lepszą obsługę klienta .

Na przykład pomogliśmy YouCOMM zbudować platformę w formacie wielu wniosków dla pacjentów szpitalnych, aby w czasie rzeczywistym kontaktować się z pielęgniarkami w celu uzyskania pomocy medycznej. System umożliwia pacjentom dzwonienie/powiadamianie personelu za pomocą poleceń głosowych oraz gestów głowy. Od czasu uruchomienia aplikacji ponad 5 sieci szpitali w USA korzysta z rozwiązania YouCOMM.

Jeśli szukasz również usług rozwoju oprogramowania AI , skontaktuj się z naszymi ekspertami. Pomożemy Ci stworzyć i wdrożyć sztuczną inteligencję w rozwiązaniach opieki zdrowotnej i zaspokoić Twoje potrzeby w najbardziej przyjazny technologicznie sposób.