Ontmoet ons op de E-commerce Berlin Expo, 22 februari 2024.

Laat uw contactgegevens achter, dan sturen we u onze whitepaper per e-mail toe.
Ik geef toestemming voor het verwerken van mijn persoonlijke gegevens om gepersonaliseerd marketingmateriaal te sturen in overeenstemming met de Privacybeleid. Door de inzending te bevestigen, gaat u akkoord met het ontvangen van marketingmateriaal
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.

Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.
Over ons
Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1400+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.

Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

COVID-19 heeft licht geworpen op de belangrijkste lacunes in de wereldwijde gezondheidszorg. Het werd duidelijk dat innovaties nodig waren om de industrie effectiever te maken, en kunstmatige intelligentie (AI) kon de gezondheidszorg diepgaand beïnvloeden. Zoals vermeld door Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, de directeur-generaal van de Wereldgezondheidsorganisatie, pas na de verspreiding van COVID-19 werd duidelijk dat landen niet over de nodige capaciteit beschikten om gezondheidsgegevens te verzamelen en te gebruiken, vooral te midden van een aanhoudende crisis.  Een van de eerste reacties van AI op de wereldwijde pandemie was de samenwerking tussen TytoCare en Sheba Medical Center in Israël. Zij voorzagen patiënten van speciale stethoscopen die thuis naar hun hart luisterden en stuurden de beelden van de longen van de patiënten door naar het speciale zorgsysteem om de diagnosetijd te besparen. In deze blogpost zal Innowise belichten hoe het medische veld kan profiteren van AI in de post-pandemische periode en meer interessante voorbeelden van soortgelijke aard brengen.

Wat is kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg?

Ziekenhuispersoneel en artsen kunnen betrouwbare gegevensgestuurde CDS (Klinische Beslissingsondersteunende) verkrijgen door middel van machine learning. In het bijzonder, kunstmatige intelligentietechnologieën kunnen gezondheidsdossiers en beelden, alsook gegevens van klinische proeven efficiënt analyseren. Daardoor kunnen zorgorganisaties zowel de snelheid als de kwaliteit van de diagnostiek verbeteren en zo meer levens redden.

AI in de gezondheidszorg

Hoe AI de gezondheidszorg verandert

AI heeft verschillende voordelen in de gezondheidszorg, waaronder het automatiseren van taken, snellere en efficiëntere diagnostiek en veiligere operaties.  Zo analyseert draagbare zorgtechnologie die gebruik maakt van AI gegevens en informeert de gebruiker en de zorgverlener over potentiële gezondheidsrisico's en -problemen. FitBit, een van de meest opvallende namen in de branche, heeft een geavanceerd gezondheidshorloge ontwikkeld Sense om statistieken als zuurstofverzadiging, huidtemperatuur, stressniveau, hoge of lage hartslag te volgen, ademhalingssnelheid, slaap en ontwaken, snurken, teint en zelfs menstruatie in realtime modus. Een klant krijgt de geldige gegevens direct op de FitBit app geïnstalleerd op een smartphone en kan de gegevens delen met een zorgverlener voor verdere consultatie of diagnose. Een ander succesvol voorbeeld van AI-implementatie in praktische chirurgie is de robot ontwikkeld door Borns Medische Robotica. Hij kan op afstand minimaal invasieve operaties uitvoeren. De robot kan bijzonder nuttig zijn voor het uitvoeren van operaties in geïsoleerde gebieden, zoals oorlogsgebieden. Het in Londen gevestigde medische technologiebedrijf Digital Surgeryheeft ondertussen kunstmatige intelligentie geïntroduceerd die chirurgen door elke stap van een operatie leidt, waardoor de mogelijke fatale afloop aanzienlijk wordt verminderd. Een van de gevallen van de briljante integratie van AI in de gezondheidszorg dateert van 2016. Universiteit van Iowa Ziekenhuis en Klinieken implementeerde AI-technologie in hun chirurgische procedures. Het voorspelt de kans op infectie tijdens de operatie, zelfs voordat de arts de wond sluit. Als gevolg hiervan heeft het ziekenhuis de infectie na de operatie met 74% verminderd en $ 1,2 miljoen bespaard. Insider Intelligence stelt dat ongeveer 30% van de uitgaven voor gezondheidszorg verband houden met administratieve taken. AI vergemakkelijkt de pre-autorisatie van verzekeringen en controleert snel onbetaalde rekeningen, helpt bij de verwerking van patiëntendossiers en vereenvoudigt zo de werklast van ziekenhuispersoneel. 

AI in voorbeelden van gezondheidszorg

Kunstmatige intelligentie voor de gezondheidszorg staat op het punt de sector te revolutioneren en zorgverleners te helpen bij de aanpak van de komende uitdagingen. Hier hebben we de meest levendige AI in voorbeelden van gezondheidszorg uit het echte leven geselecteerd.

Machine learning en diep leren

In de gezondheidszorg kunnen machine learning technieken bij veel innovaties worden toegepast. Volgens Kwik DataScience-portaal, machine learning zal naar verwachting de klinische onderzoeken van het centrale zenuwstelsel aanzienlijk verbeteren, gezien de moeilijkheid om de progressie van de CZS-ziekte te diagnosticeren. Machine learning is in staat om via op regels gebaseerde logica en patroonherkenning de meest nauwkeurige voorspellingen van toekomstige uitkomsten te doen. Dit vermindert op zijn beurt de tijd en kosten bij de uitvoering van klinische proeven. Een ander succesvol voorbeeld van ML en DL (deep leren) in de gezondheidszorg is dat van Subtle Medical. Het bedrijf levert duidelijkere medische beelden voor radiologen. Zijn product SubtleMR blokkeert beeldruis en richt zich op gebieden als hoofd, nek, borst en buik. Daardoor krijgen radiologen beelden van hogere kwaliteit. Diep leren netwerken de klinische praktijk verbeteren, in het bijzonder worden DL-algoritmen veel gebruikt voor het opsporen van diabetische retinopathie. Door bijvoorbeeld een Convolutioneel neuraal netwerk op te bouwen, kan Aravind Eye Hospital de ernst van de blindheid van de patiënt schatten door simpelweg naar het oog te kijken Bovendien, zoals in de studie op HealthITAnalytics, CNN's (convolutionele neurale netwerken), gebaseerd op DL, identificeerden dermatologische melanoomziekte met meer dan 10% nauwkeurigheid dan deskundigen.
AI in de gezondheidszorg

Fysieke robots

Robots bestaan al geruime tijd en voeren verschillende handelingen uit, van het tillen van goederen tot het afleveren van voorraden. AI-chatbots zijn misschien wel de meest populaire. Tegenwoordig is de kans dat ze in de gezondheidszorg worden geïntegreerd, groter. Zo zijn in de Verenigde Staten sinds 2000 chirurgische robots goedgekeurd als "boosters" voor artsen. Zij kunnen bijvoorbeeld wonden nauwkeuriger hechten of invasieve incisies maken. Wellicht de meest voorkomende chirurgische procedures waaraan fysieke robots meewerken (belangrijke beslissingen liggen toch na de artsen) zijn prostaat-, gynaecologische, alsmede nek- en hoofdoperaties.

Toepassingen voor diagnose en behandeling

Kunstmatige intelligentie werd voor het eerst geïmplementeerd in diagnose en behandeling in de jaren zeventig met door MYCIN-gediagnosticeerde infecties van door bloed overgedragen bacteriële oorsprong. Het bleef echter in Stanford en bereikte de klinische praktijk niet wegens onvoldoende vermogen. De situatie is drastisch veranderd door de technologische vooruitgang. Bijna elke week lanceren vooraanstaande AI-bedrijven AI-toepassingen in de gezondheidszorg voor diagnose en andere medische behandelingsdoeleinden, wat gelijke tot menselijke of zelfs nauwkeurigere resultaten garandeert. 

Tegelijkertijd richten dergelijke apps zich meestal slechts op één aspect van de zorg in plaats van op complexe vraagstukken. Toch zijn er enkele uitzonderingen. MySugr Diabetes tracker app stelt gebruikers in staat om hun dagelijkse bloedsuiker, bolus, koolhydraten en geschatte HbA1c (Glycated Hemoglobin) in één keer in te voeren. Zo krijgt de patiënt een betere controle over zijn toestand en kan hij de informatie doorgeven aan zijn arts voor een effectievere behandeling.

Virtuele realiteit in de gezondheidszorg

Virtual Reality oplossingen stellen patiënten en zorgverleners in staat tot interactie met gesimuleerde omgevingen. Het kan hierbij gaan om pijnbestrijding en revalidatie, maar ook om operatietraining. En als de raming van de wereldwijde VR-markt voor gezondheidszorg in 2022 ongeveer $2,07 miljard bedraagt, zal deze tegen 2026 naar verwachting $9,25 miljard bedragen, volgens ReportLinker

VR kan op verschillende manieren in de AI voor de gezondheidszorg worden geïmplementeerd:

  • Medisch onderwijs: Theoretisch leren wordt ondersteund door gedetailleerde medische 3D-modellen. Meestal zal het van toepassing zijn bij het leren van anatomie.
  • Medische opleiding: Door de gesimuleerde omgeving in een VR-app om te schakelen, nemen gebruikers virtueel deel aan een trainingsscenario. De meest voorkomende gevallen van medische VR-training zijn simulatie van medische procedures, het testen van medische apparatuur en simulatie van noodgevallen.
  • Chirurgie: VR vermindert sneller functionele vaardigheidstekorten. Het wordt gebruikt bij chirurgische training en preoperatieve planning.
  • Pijnbestrijding: VR leidt de aandacht van een patiënt af, waardoor het extreme ongemak en de mate van pijn worden verminderd en het gebruik van pijnstillers wordt geminimaliseerd, waardoor de kosten van de gezondheidszorg dalen. Zoals benadrukt in Net Health, stelt VR patiënten in staat hun favoriete interactieve omgevingen te ervaren, waardoor ze pijn en ongemak kunnen bestrijden. In de meeste gevallen is de doeltreffendheid van VR bij pijnbestrijding levendig door acute pijnen, chronische pijnen, stress, geestelijke gezondheid en pijn bij medische procedures.
AI in de gezondheidszorg

De toekomst van AI-gezondheidszorg

Wij geloven dat kunstmatige intelligentie een enorme rol zal spelen in de gezondheidszorg. De ontwikkeling van bedrijven die kunstmatige intelligentie oplossingen bieden voor de gezondheidszorg en de integratie van AI in ziekenhuissystemen zal leiden tot dramatische veranderingen in de gezondheidsresultaten van ziekenhuispatiënten.

De grootste uitdaging van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg is echter niet of de apps nuttig en krachtig genoeg zullen zijn om nauwkeurige resultaten te leveren, maar wel of ze in de dagelijkse klinische praktijk worden overgenomen. AI-apps moeten door de regelgeving worden goedgekeurd, aan clinici worden geleerd en door de bevolking worden geaccepteerd.

Hoewel we binnen vijf jaar een tastbaar gebruik van kunstmatige intelligentie in de klinische praktijk kunnen verwachten, wordt het duidelijk dat AI-systemen menselijke clinici niet volledig kunnen vervangen. Integendeel, ze zullen de gezondheidszorg alleen maar verbeteren en vergemakkelijken.

Bedankt voor de beoordeling!
Bedankt voor het commentaar!
auteur
Anastasia Ilkevich Account Manager

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Gerelateerde inhoud

Blog
junior ontwikkelaars
Blog
Top trends in software ontwikkeling
Blog
Beslissingsintelligentie
Blog
De ultieme gids voor Apache luchtstroom
Blog
Google's Carbon-taal zou C++ kunnen vervangen
Blog
Blog

Bracht ons een uitdaging?

    Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe
    Neem een spraakbericht over uw
    project op om het ons beter te helpen begrijpen
    Voeg indien nodig aanvullende documenten bij
    Bestand uploaden

    Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

    Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

    Wat gebeurt er nu?

    1

    Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

    2

    Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

    3

    Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

    4

    We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken. mogelijk.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    Deze website gebruikt cookies

    Wij gebruiken cookies om uw surfervaring te verbeteren, gepersonaliseerde advertenties of inhoud aan te bieden en het websiteverkeer te analyseren. Door op "Alles accepteren" te klikken, stemt u in met ons gebruik van cookies. Bekijk onze Privacybeleid.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    pijl