5 min lesing

Kunstig intelligens i helsevesenet

AI OG ML

BI og dataanalyse

Helsevesen

Trender

Covid-19 har kastet lys over de viktigste hullene i den globale helsetjenesten. Det ble åpenbart at det var behov for innovasjoner for å gjøre industrien mer effektiv, og kunstig intelligens (AI) kan påvirke helsevesenet i stor grad. Som nevnt av Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, generaldirektør i Verdens helseorganisasjon, først etter spredningen av covid-19 ble det åpenbart at landene ikke hadde den nødvendige kapasiteten til å samle inn og bruke helsedata, særlig midt i en pågående krise. Et av de første svarene fra AI på den globale pandemien var samarbeidet mellom TytoCare og Sheba Medical Center i Israel. De forsynte pasienter med spesielle stetoskoper som lyttet til hjertene deres hjemme og overførte bildene av pasientenes lunger til spesialomsorgssystemet for å spare diagnostisk tid. I dette blogginnlegget vil Innowise belyse hvordan det medisinske feltet kan dra nytte av kunstig intelligens i perioden etter pandemien og gi flere interessante eksempler av lignende slag.

Hva er kunstig intelligens i helsevesenet?

Sykehusansatte og leger kan få pålitelig datadrevet CDS (Clinical Decision Support) gjennom maskinlæring. Spesielt, kunstig intelligens kan effektivt analysere helsejournaler og bilder, samt data fra kliniske studier. Som et resultat kan helseorganisasjoner forbedre både diagnosehastigheten og kvaliteten, og dermed redde flere liv.

Hvordan kunstig intelligens endrer helsevesenet

Det finnes flere fordelene med kunstig intelligens i helsevesenetblant annet automatisering av oppgaver, raskere og mer effektiv diagnostikk og tryggere operasjoner. Bærbar helseteknologi som bruker kunstig intelligens, analyserer for eksempel data og informerer brukeren og helsepersonell om potensielle helserelaterte risikoer og problemer. FitBit, et av de mest kjente navnene i bransjen, har utviklet en avansert helseklokke. Følelse for å spore slike beregninger som oksygenmetning, hudtemperatur, stressnivå, høy eller lav hjertefrekvens, pustefrekvens, søvn og oppvåkning, snorking, hudfarge og til og med menstruasjonshelse i sanntidsmodus. En kunde får de gyldige dataene rett på FitBit-appen som er installert på en smarttelefon, og kan dele dataene med en helsepersonell for videre konsultasjon eller diagnose.Et annet vellykket eksempel på implementering av kunstig intelligens i praktisk kirurgi er roboten utviklet av Borns Medical Robotics. Den kan utføre minimalt invasive operasjoner på avstand. Roboten kan være spesielt nyttig for å utføre operasjoner i isolerte områder, for eksempel de som er rammet av krig. Det London-baserte medisinske teknologiselskapet Digital Surgeryhar i mellomtiden introdusert kunstig intelligens som veileder kirurger gjennom hvert trinn i en operasjon, noe som reduserer det mulige dødelige utfallet betydelig.Et av tilfellene av strålende innlemmelse av kunstig intelligens i helsevesenet går tilbake til 2016. University of Iowa Hospital and Clinics implementert AI-teknologi i sine kirurgiske prosedyrer. Den forutsier sannsynligheten for infeksjon under operasjonen allerede før legen lukker såret. Som et resultat har sykehuset redusert postoperative infeksjoner med 74% og spart $1,2 millioner.Innsideinformasjon oppgir at rundt 30% av helseutgiftene er knyttet til administrative oppgaver. AI legger til rette for forhåndsgodkjenning av forsikring, samt rask kontroll av ubetalte regninger, bidrar til å behandle pasientjournaler og forenkler dermed arbeidsmengden til sykehuspersonalet.

Eksempler på kunstig intelligens i helsevesenet

Kunstig intelligens for helsetjenester er i ferd med å revolusjonere bransjen og hjelpe helsepersonell med å takle kommende utfordringer. Her har vi valgt ut de mest levende Eksempler på kunstig intelligens i helsevesenet fra det virkelige liv.

Maskinlæring og dyp læring

I helsevesenet kan maskinlæringsteknikker brukes i mange innovasjoner. For eksempel, ifølge Mercury DataScience Portal, maskinlæring (ML) forventes å forbedre kliniske studier på sentralnervesystemet betydelig, gitt vanskelighetene med å diagnostisere sykdomsprogresjon i sentralnervesystemet. Maskinlæring er i stand til å gjøre de mest nøyaktige prediksjonene av fremtidige resultater via regelbasert logikk og mønstergjenkjenning. Dette reduserer i sin tur tiden og kostnadene ved gjennomføring av kliniske studier.Et annet vellykket eksempel på ML og DL (dyplæring) i helsevesenet er Subtle Medical. Selskapet gir klarere medisinske bilder for radiologer. Produktet SubtleMR blokkerer bildestøy og fokuserer på områder som hode, nakke, bryst og mage. Resultatet er at radiologene får bilder av høyere kvalitet.Deep learning nettverk forbedrer klinisk praksis, særlig er DL-algoritmer mye brukt for påvisning av diabetisk retinopati. For eksempel ved å bygge en Konvolusjonelle nevrale nettverkvil Aravind Eye Hospital kunne anslå alvorlighetsgraden av pasientens blindhet bare ved å se på øyet.Som det fremgår av studien som er lagt ut på HealthITAnalytics, CNNs (konvolusjonelle nevrale nettverk), basert på DL, identifiserte melanom dermatologisk sykdom med mer enn 10% nøyaktighet enn eksperter.

Fysiske roboter

Roboter har eksistert ganske lenge og utfører ulike oppgaver, fra å løfte varer til å levere forsyninger. AI-chatbots er kanskje de mest populære. I dag er sannsynligheten for å innlemme dem i helsevesenet mer håndgripelig. Siden 2000 har for eksempel kirurgiske roboter blitt godkjent i USA som "forsterkere" for leger. De kan for eksempel sy sår svært nøyaktig eller lage invasive snitt. Kanskje de vanligste kirurgiske prosedyrene med deltakelse av fysiske roboter (viktige avgjørelser er sikkert ennå etter legene) inkluderer prostata-, gynekologiske, samt nakke- og hodeoperasjoner.

Bruksområder for diagnostisering og behandling

Kunstig intelligens ble først tatt i bruk i diagnostisering og behandling på 1970-tallet med MYCIN-...diagnostisert infeksjoner av blodbåren bakteriell opprinnelse. Det forble imidlertid på Stanford og nådde ikke klinisk praksis på grunn av utilstrekkelig kraft. Situasjonen har endret seg dramatisk med den teknologiske utviklingen. Nesten hver uke lanserer ledende AI-selskaper AI-applikasjoner i helsevesenet for diagnostisering og annen medisinsk behandling formål, noe som sikrer like gode eller enda mer nøyaktige resultater.

Samtidig tar slike apper stort sett bare for seg ett enkelt aspekt ved pleie og omsorg, og ikke komplekse problemstillinger. Likevel finnes det noen unntak. MySugr Diabetes tracker-appen lar brukerne legge inn sitt daglige blodsukker, bolus, karbohydrater og estimert HbA1c (glykert hemoglobin) samtidig. På denne måten får pasienten bedre kontroll over tilstanden sin og kan gi informasjonen til legen sin for mer effektiv behandling.

Virtuell virkelighet i helsevesenet

Virtual reality-løsninger gjør det mulig for pasienter og helsepersonell å samhandle med simulerte miljøer. Dette kan omfatte smertebehandling og rehabilitering, samt kirurgisk trening. Selv om det globale VR-markedet for helsetjenester anslås til å være på ca. 2,07 milliarder kroner i 2022, forventes det å nå 9,25 milliarder kroner innen 2026, ifølge ReportLinker.

VR kan implementeres i AI for helsetjenester på flere måter:

Medisinsk utdanning: Teoretisk læring støttes av detaljerte medisinske 3D-modeller. Oftest vil det være aktuelt i anatomilæring.
Medisinsk opplæring: Ved å bytte det simulerte miljøet i en VR-app deltar brukerne virtuelt i et opplæringsscenario. De vanligste tilfellene av medisinsk VR-trening omfatter simulering av medisinske prosedyrer, testing av medisinsk utstyr og simulering av nødstilfeller.
Kirurgi: VR reduserer funksjonell ferdighetsmangel raskere. Det brukes i kirurgisk trening og prekirurgisk planlegging.
Smertebehandling: VR avleder pasientens oppmerksomhet, senker dermed det ekstreme ubehaget og smertenivået og minimerer bruken av smertestillende midler, og reduserer dermed utgiftene til helsetjenester. Som fremhevet i Netto helseVR gjør det mulig for pasienter å oppleve sine foretrukne interaktive miljøer, og dermed hjelpe dem med å bekjempe smerte og ubehag. I de fleste tilfeller er effekten av VR i smertebehandling levende gjennom akutte smerter, kroniske smerter, stress, mental helse og smerte ved medisinske prosedyrer.

Fremtiden for kunstig intelligens i helsetjenesten

Vi tror at kunstig intelligens vil spille en stor rolle i helsevesenet. Utviklingen av selskaper som utvikler løsninger for kunstig intelligens for helsetjenester og integrering av kunstig intelligens i sykehussystemer vil føre til dramatiske endringer i sykehuspasienters helse.

Den største utfordringen med kunstig intelligens i helsevesenet er imidlertid ikke om appene vil være nyttige og kraftige nok til å levere nøyaktige resultater, men snarere å sikre at de blir tatt i bruk i den daglige kliniske praksisen. KI-apper må godkjennes i henhold til regelverket, læres opp av klinikere og aksepteres av befolkningen.

Selv om vi kan forvente håndgripelig bruk av kunstig intelligens i klinisk praksis innen fem år, blir det åpenbart at AI-systemer ikke kan erstatte menneskelige klinikere fullstendig. Tvert imot vil de bare forbedre og forenkle helsetjenestene.

Takk for din vurdering!

Takk for din kommentar!

Anastasia Ilkevich Account Manager

Dato: 30. august 2022

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg

AI i e-handel: Fra konsept til reell innvirkning

Blogg

Maksimerer pasientbehandlingen: Fordelene med dataanalyse i helsevesenet

Blogg

IoT i byggebransjen: fordeler, suksesshistorier og trender

Blogg

Forebygging av det som kan forebygges: Bruk av prediktive analyser i helsevesenet

Blogg

Utvikling av CRM for helsevesenet: løsninger, fordeler og funksjoner

Blogg

Hva er DeFi i bankvirksomhet?

Blogg

Den ultimate guiden til de beste CMS-plattformene for e-handel i 2024

Blogg

Digital bankvirksomhet i 2024: 12 trender som gir deg et forsprang

Blogg

Utviklingstrender for programvare for små omslag 2024

Koding av fremtiden: 14 trender innen programvareutvikling du ikke kan ignorere i 2024

Blogg

Tokenisering av data: Fremtiden for sikker datahåndtering

Blogg

Liten dekning Markedet for kunstig intelligens i diagnostikk (1)

Kunstig intelligens i diagnostikkmarkedet

Blogg

Styrken ved datakartlegging i helsevesenet

Har du gitt oss en utfordring?

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Kunstig intelligens i helsevesenet

Hva er kunstig intelligens i helsevesenet?

Hvordan kunstig intelligens endrer helsevesenet