16 min gelezen

AI in de gezondheidszorg: transformatieve technologie voor uw bedrijf

Gezondheidszorg

AI heeft zich met sprongen ontwikkeld, dringt in hoog tempo door in sectoren en is nu de gezondheidszorg aan het veranderen - van de manier waarop diagnoses worden gesteld tot de manier waarop behandelingen worden toegediend.

Vooruitgang is te verwachten, maar de vraag is: hoe helpt AI in de gezondheidszorg? In dit artikel gaan we in op AI-technologie in de gezondheidszorg, hoe deze zich zal ontwikkelen en hoe uw organisatie in de gezondheidszorg of biowetenschappen nu al kan profiteren van het potentieel ervan.

Het belang van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

Tegen 2035 zal de AI-markt in de gezondheidszorg naar verwachting stijgen naar $77,46B met 18,2% per jaar. De marktexpansie toont het groeiende belang van AI in de gezondheidszorg, aangezien de bevolking vergrijst en chronische ziekten de medische grafieken domineren. De FDA erkent ook het potentieel van AI in de gezondheidszorg. Tegen 2025 heeft het agentschap toestemming gegeven voor meer dan 1.000 op AI gebaseerde SaMD (software als medisch apparaat), met als populairste categorieën radiologie, cardiologie en neurologie.

Niet alleen IT-experts zoals ik verwelkomen AI in de gezondheidszorg. De American Medical Association ontdekte dat 65% van artsen ziet voordelen van AIwaarbij 72% denkt dat het kan helpen bij diagnostiek en 69% bij het optimaliseren van de workflow. Deze positieve gevoelens, samen met resultaten uit de praktijk die de rol van AI in de gezondheidszorg bewijzen, duwen bedrijven in de gezondheidszorg in de richting van AI ontwikkeling.

Hoe AI wordt gebruikt in de gezondheidszorg

De gebruik van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg kent vrijwel geen grenzen, waardoor de sector beter is voor zowel patiënten als artsen. Deze veelzijdigheid is waarschijnlijk de reden waarom 93% van de bedrijven in de gezondheidszorg en biowetenschappen is van plan hun AI-uitgaven in 2025 te verhogen. Hier hebben we enkele toepassingen van AI in de gezondheidszorg die je als een waardevolle investering kunt beschouwen.

Triage en diagnostiek

AI-algoritmes in oplossingen voor de gezondheidszorg analyseren symptomen en medische voorgeschiedenis van patiënten om te helpen bij triage en diagnostiek. Voor een afspraak vragen AI-chatbots patiënten bijvoorbeeld naar hun symptomen, stellen ze een dossier samen en leiden ze hen naar de juiste medische professional. Ook helpen AI-gebaseerde systemen artsen bij het detecteren van afwijkingen in beelden zoals röntgenfoto's en MRI's. Een bijzonder AI-diagnostisch project inspireerde me: statistische analyse gebruiken, het helpt patiënten vinden met een hoger risico op ongediagnosticeerde Alzheimer, dementie, en cognitieve achteruitgang.

Patiëntbewaking

Samen met medische apparaten en wearables controleren AI-apps continu de vitale functies van patiënten en sturen ze realtime gegevens naar zorgverleners. AI kan de bloedsuikerspiegel van een diabetespatiënt volgen via een aangesloten glucometer, mogelijke crises voorspellen en patiënten en artsen waarschuwen om actie te ondernemen. Zorgverleners kunnen AI niet alleen gebruiken voor thuisbewaking, maar ook voor ziekenhuisopnames. Sahyadri ziekenhuis netwerk dat al doet: de provider analyseert vitale functies op niet-ICU-afdelingen met behulp van AI.

Behandeling van de patiënt

AI in patiëntenzorg wordt gebruikt om behandelplannen te personaliseren en te helpen bij therapeutische beslissingen. AI-algoritmen analyseren patiëntgegevens om behandelingsopties op maat voorstellen op basis van medische geschiedenis en realtime gezondheidsgegevens. Slimme systemen kunnen ook medicatiedoseringen berekenen en medicatie-interacties vergelijken, zodat artsen de beste zorgopties kunnen bepalen. Een soortgelijk systeem werd geïmplementeerd bij Nivel Eerstelijnszorg en het aantal succesvolle behandelingen van UTI's (urineweginfecties) verhoogd van 75% naar 80%.

Administratieve workflows

Routinetaken automatiseren, AI in de gezondheidszorg neemt het op tegen vervelende workflows zoals planning, facturatie en verzekeringsverificatie. Chatbots vragen van patiënten behandelen over beschikbare artsen of verzekeringsdekking, terwijl AI-systemen zorgen voor nauwkeurige codering van facturen, fouten verminderen en back-office activiteiten stroomlijnen. Sommige bedrijven profiteren al van AI voor administratieve handelingen. Impower, een praktijk voor telepsychiatrie, heeft bijvoorbeeld ambient listening geïmplementeerd voor het genereren van klinische notities en documentatietijd verkort met 23%.

Gegevensanalyse in de gezondheidszorg

Organisaties gebruiken AI in de gezondheidszorg om grote datasets samen te voegen en te analyseren, en er zinvolle klinische en zakelijke inzichten. Voorspellende modellen voorspellen trends in ziekenhuisopnames of patiëntresultaten door patronen in eerdere gevallen te analyseren. Als gevolg hiervan helpen AI-analytics oplossingen bij het toewijzen van middelen en het verbeteren van de operationele efficiëntie in gezondheidsnetwerken. AI is grotendeels verantwoordelijk voor de verwachte groei van de markt voor data-analyse in de gezondheidszorg, die zal leiden tot groeien met 21.41% tot 2034.

Onderzoek en ontwikkeling

Door enorme biologische datasets te analyseren, veelbelovende moleculen te identificeren en de effectiviteit van medicijnen te voorspellen, AI in de gezondheidszorg versnelt het R&D-proces. Nog voordat fysieke tests beginnen, kunnen onderzoekers interacties tussen samenstellingen simuleren, hypotheses testen en medische apparaten optimaliseren met behulp van AI. De Intermountain Gezondheid Het team gebruikt al AI in zijn fenotyperingsonderzoek om verschillen en onderliggende mechanismen van kritieke ziekten ontdekken en behandelprogramma's ontwikkelen.

"Hoewel AI in de gezondheidszorg erg krachtig kan zijn, vervangt het menselijke artsen niet, maar helpt het hen alleen bij het nemen van beslissingen. Toch houden de overheidsinstanties deze apps scherp in de gaten, dus de ontwikkeling vereist naleving in alle stadia. Wij bij Innowise zijn goed uitgerust om te voorzien in AI-diensten in de gezondheidszorg en technische documentatie voor verdere wettelijke goedkeuring. Het blijft niet bij woorden: we zijn ISO 13485 gecertificeerd en zijn trots op tientallen succesvolle projecten voor de industrie."

Aleh Yafimau

Delivery manager bij Innowise

Klaar om het AI-potentieel in de gezondheidszorg aan te boren?

AI-oplossingen in de gezondheidszorg

Of u nu operationele workflows wilt verbeteren of de ontdekking van medicijnen wilt versnellen, er zijn oplossingen die uw bedrijf kunnen transformeren - en mijn team en ik staan klaar om u daarbij te helpen. Hier zijn enkele van de AI-oplossingen die we kunnen ontwikkelen of implementeren.

Medische beeldanalyse

AI-gestuurde tools voor medische beeldvorming röntgenfoto's, MRI's en CT-scans interpreterende diagnostische nauwkeurigheid verbeteren en processen versnellen. Deze oplossingen helpen radiologen om potentiële problemen eerder op te sporen, omdat ze afwijkingen zoals tumoren, breuken of botsporen automatisch markeren. Voor SimonMed, een leverancier van medische beeldvorming, hielpen AI-radiologietools bij sneller rapporten met bevindingen genereren 82%.

Klinische beslissingsondersteuning

In klinische beslissingsondersteunende systemen (CDSS) analyseert AI uitgebreide patiëntgegevens om artsen te helpen weloverwogen beslissingen te nemen over diagnose en behandeling. Meestal kunnen deze oplossingen doseringsfouten te voorkomen, inconsistenties te signaleren en precisiebehandelingen voor te stellen gebaseerd op individuele gezondheidsdossiers. Ongeveer de helft van de artsen wereldwijd is het erover eens dat in 2031 ten minste 50% van medische beslissingen zal worden genomen met behulp van AI-gebaseerde CDSS-tools.

Patiëntenbewaking op afstand

AI-ondersteunde RPM-systemen analyseren gegevens van wearables en aangesloten medische apparaten om trends te detecteren die mogelijk aan artsen of verpleegkundigen voorbijgaan. Deze toepassingen kunnen ook geavanceerde algoritmen gebruiken om patiënten te helpen hun ziekte te beheersen - Bijvoorbeeld, de optimale insuline-inname berekenen of slaapapneu-episodes detecteren. Trouwens, de markt van AI RPM gaat naar stijgt met 26,6% per jaar van 2024 tot 2033wordt steeds populairder voor het beheer van chronische ziekten.

Slimme oplossingen voor geestelijke gezondheid

Nu geestelijke gezondheidszorg minder toegankelijk wordt door een tekort aan professionals, integratie van AI in de gezondheidszorg apps kunnen een goede manier zijn om mensen realtime ondersteuning en copingmechanismen te bieden. AI analyseert de input van gebruikers, detecteert trends in emotionele toestanden en personaliseert aanbevelingen, waardoor het voor mensen makkelijker wordt om met mentale gezondheidsproblemen om te gaan. Studies tonen aan dat De publieke perceptie van AI in de geestelijke gezondheidszorg is eerder positief. Bijna 50% van de Amerikaanse respondenten denkt dat AI in apps voor geestelijke gezondheid nuttig kan zijnHet is dus zeker een trend om in de gaten te houden.

Slimme oplossingen voor praktijkbeheer

Binnen oplossingen voor praktijkmanagement helpen AI-functies bij het beheren van dagelijkse workflows, zoals het plannen van afspraken, het plannen van personeelsdiensten, het invullen van klinische documentatie en het afhandelen van facturen en verzekeringsclaims. Dankzij AI in gezondheidszorgbeheer, zorgverleners zich meer kunnen richten op patiëntenzorg in plaats van tijd te besteden aan papierwerk en dergelijke. De medische staf verlangt naar oplossingen die workflows vereenvoudigen. In een recent enquêtegaven Australische verpleegkundigen aan behoefte te hebben aan Automatisering op foutgevoelige gebieden zoals medische documentatie.

AI-gestuurde patiënten- en wellness-apps

Apps voor levensstijlbeheer met AI helpen mensen bij het bijhouden van belangrijke gezondheidsgegevens zoals slaap, lichaamsbeweging en voeding. Door persoonlijke aanbevelingen en herinneringen te geven, kunnen deze apps gezondere gewoonten bevorderen, betrokkenheid van patiënten vergrotenZorg ervoor dat gebruikers meer investeren in hun welzijn en help gezondheidsrisico's proactief aan te pakken. AI-gestuurde mobiele gezondheidsplatforms kunnen al het risico op hart- en vaatziekten verlagen met 11,2%-16,1%.

Software voor geneesmiddelenonderzoek

AI helpt bij het ontdekken van medicijnen omdat het complexe biologische gegevens verwerkt, interacties tussen moleculen simuleert en veelbelovende verbindingen en potentiële behandelingen identificeert. Deze technologie helpt ontwikkelaars van medicijnen om de tijd die ze besteden aan het ontdekken van medicijnen in een vroeg stadium aanzienlijk te verkorten en de succespercentages te verbeteren. Een van de mooiste voorbeelden op dit gebied is een GenAI-model dat is ontwikkeld aan het Universiteit van Californië dat versnelt de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen.

Software voor klinisch onderzoek

AI-software stroomlijnt klinische studies door de werving van deelnemers en het verzamelen van gegevens te automatiseren. Met behulp van voorspellende modellen kunnen deze systemen geschikte deelnemers identificeren uit enorme datasets, de werving versnellen en zorgen voor een efficiënter onderzoeksproces. Eén succesverhaal op dit gebied heeft me bijzonder geïnspireerd: de onderzoekers van het National Institutes of Health TrialGPT ontwikkeld, een AI-software die vrijwilligers koppelt aan klinische onderzoeken. De tool gebruiken, clinici besteden 40% minder tijd aan het screenen van patiënten voor proeven zonder de nauwkeurigheid in gevaar te brengen.

Soorten AI-technologie in de gezondheidszorg

ML en voorspellende analyses

Machine-learningmodellen in de gezondheidszorg analyseren enorme datasets, zoals patiëntendossiers en labresultaten, om patronen identificeren of uitkomsten voorspellen. Een algoritme kan de gezondheid van de patiënt beoordelen en risico's op heropname voorspellen, waardoor zorgteams de zorg en de toewijzing van middelen beter kunnen beheren. Sommige voorspellende modellen kunnen zelfs helpen het sterftecijfer te verlagen. Het Tampa General Hospital slaagde er bijvoorbeeld in om het percentage vroegtijdige sterfgevallen door sepsis verlagen van 6% naar 4% met de technologie.

Computer vision

AI-ondersteunde medische beeldvormingstools interpreteren röntgenfoto's, MRI's of CT-scans door onregelmatigheden detecteren die mogelijk over het hoofd worden gezien door menselijke ogen. Deze systemen gebruiken deep learning om tumoren of breuken te identificeren, het diagnostische proces te versnellen en de besluitvorming van radiologen te ondersteunen. Steeds meer bedrijven zien de waarde van AI in medische beeldvorming en de markt voor computervisie weerspiegelt dit enthousiasme. Tegen 2034 zal de markt naar verwachting bereik $56.7Ben groeit jaarlijks met 36,7%.

Natuurlijke taalverwerking

NLP verwerkt en organiseert zowel gesproken als geschreven taal tot bruikbare gegevens. In de gezondheidszorg zijn spraakherkenningsmiddelen Gesprekken tussen arts en patiënt of dictaten omzetten in gestructureerde, bruikbare informatieHierdoor kunnen professionals in de gezondheidszorg gemakkelijk patiëntendossiers bijwerken zonder tijd te besteden aan het handmatig invoeren van gegevens. Studies tonen aan dat medische autocompletion NLP het volgende kan doen het aantal toetsaanslagen voor het invullen van documentatie verminderen met 67%.

Op AI gebaseerde robotische procesautomatisering (RPA)

RPA-bots met AI repetitieve administratieve taken afhandelen zoals het verwerken van verzekeringsclaims of het plannen van afspraken. Deze bots, uitgebreid met OCR en NLP, halen relevante gegevens uit documenten of e-mails, waardoor de werkzaamheden efficiënter verlopen en ziekenhuispersoneel zich kan bezighouden met belangrijkere activiteiten. Expion Health het aantal verwerkte claims met 600% verhoogd na het implementeren van AI RPA.

Kant-en-klare AI-tools voor de gezondheidszorg die we implementeren

Naast ontwikkeling op maat, passen we ook kant-en-klare tools aan en implementeren we ze zodat je de voordelen van AI sneller kunt ervaren. Bekijk enkele platforms die onze klanten in de gezondheidszorg al gebruiken.

Chatbots

Azure Gezondheid Bot biedt chatbotmogelijkheden voor interactie met patiënten. De tool is getraind om medische termen te herkennen en te communiceren over onderwerpen in de gezondheidszorg, analyseert symptomen en klachten van patiënten en beantwoordt populaire vragen en zorgen van patiënten.
IBM watsonx assistent is een slimme conversatietool waarmee gezondheidszorgorganisaties patiënten 24/7 nauwkeurige, contextuele ondersteuning kunnen bieden.

NLP

Tekstanalyse voor de gezondheidszorg, een AI-tool ontwikkeld door Azure, maakt het mogelijk om medische informatie te extraheren uit verschillende teksten en documenten, zoals medische geschiedenissen, klinische aantekeningen of medicatievoorschriften.
Gezondheidszorg Natuurlijke Taal API, een onderdeel van het Google ecosysteem, helpt relevante gegevens uit medische documenten te halen en biedt uitgebreide analysemogelijkheden.
Amazon Comprehend Medical biedt solide mogelijkheden voor entiteitsdetectie en extractie van medische gegevens, zodat het bijvoorbeeld kan worden gebruikt om diagnoses en procedures in medische dossiers te identificeren.
Amazon medisch transcriberen is een spraakherkenningsprogramma dat gemakkelijk medische termen, afkortingen en acroniemen detecteert tijdens het dicteren.
Amazon HealthScribe helpt bij het automatisch genereren van klinische notities op basis van gesprekken tussen patiënt en arts.
Gezicht knuffelen voor gezondheid biedt voorgetrainde modellen voor medische tekstherkenning en een uitgebreide bibliotheek voor NLP-gerelateerde taken, zoals dicteren en tekstgeneratie.

Gegevensverwerking en -analyse

Amazon HealthLake is een medische cloud-opslag die in aanmerking komt voor HIPAA en waarmee gebruikers gegevens kunnen transformeren met NLP en inzichten kunnen verkrijgen met analysetools.
IBM Watson ontdekken laat bedrijven grote medische datasets analyseren en daaruit klinische en operationele observaties afleiden.
IBM Watson voor genomica maakt de interpretatie van genomische gegevens mogelijk om gepersonaliseerde patiëntenzorg te leveren.

ML en voorspellende analyses

AutoML-tabellen van Google helpt bij het bouwen van ML-modellen om patiëntgegevens te analyseren, zoals gezondheidsgeschiedenis, vitale functies, symptomen en laboratoriumtests.
DeepMindmaakt deel uit van de Google Health-suite en is een krachtig hulpmiddel voor uitgebreide analyses van medische gegevens en het voorspellen van complicaties.
Philips HealthSuite biedt geavanceerde AI-mogelijkheden, waaronder functies voor medische beeldanalyse.
NVIDIA Clara trein vereenvoudigt het trainen van medische ML-modellen, inclusief technieken als transfer learning, federated learning en AutoML.
NVIDIA Clara Uitrollen maakt de implementatie van AI-modellen voor workflows in de medische beeldvorming mogelijk, zoals röntgenanalyse of segmentatie van medische beelden.
BigML biedt een breed scala aan ML-modellen (bijvoorbeeld voor risicobeoordeling van complicaties) die klaar zijn voor implementatie.

Voorbeelden uit de praktijk van AI in de geneeskunde en gezondheidszorg

Met meer dan 60 succesvolle projecten in de gezondheidszorg in ons portfolio weet het team van Innowise alles over AI-ontwikkeling in de gezondheidszorg. Hier zijn enkele prominente medische AI-projecten die we hebben gerealiseerd.

Voordelen van AI-systemen in de gezondheidszorg

Tijdens onze jarenlange ervaring in diensten voor ontwikkeling van software voor de gezondheidszorgWe hebben met eigen ogen gezien hoe AI niet alleen processen kan stroomlijnen, maar ook tastbare voordelen kan opleveren voor bedrijven en patiënten.

Focus op preventieve zorg

AI stelt zorgverleners in staat om over te stappen van reactieve naar proactieve zorg, wat leidt tot betere patiëntresultaten en lagere zorgkosten op de lange termijn. Met voorspellende analyses, AI-oplossingen in de gezondheidszorg help risicopatiënten te identificeren, vroegtijdig zorg te verlenen en ernstige gezondheidsproblemen te voorkomen voordat ze ontstaan.

Snellere R&D

Ziekenhuizen maken gebruik van AI om het beheer van middelen te stroomlijnen, van het opnemen van patiënten tot het toewijzen van personeel en bedden. AI-tools analyseren historische gegevens om te anticiperen op pieken in de vraag, zodat ziekenhuizen slimmere beslissingen nemen en middelen toewijzen waar ze het meest nodig zijn, waardoor de operationele inefficiëntie afneemt.

Verbeterde nauwkeurigheid

Met behulp van AI-oplossingen kunnen artsen sneller nauwkeurigere diagnoses stellen, wat cruciaal is voor het redden van levens. AI kan ook medische foutenpercentages verlagen - en volgens Onderzoek aan Johns Hopkins University, fouten dragen bij aan meer dan 250.000 doden in de VS per jaar.

Lagere kosten

AI kan geografische barrières slechten: patiënten in afgelegen of achtergestelde gebieden kunnen tijdig medische begeleiding en follow-up zorg krijgen. Met AI-gestuurde chatbots, telegeneeskundige consulten en slimme monitoring kunnen zorgverleners zorg ervoor dat er geen patiënt achterblijft.

Efficiëntere activiteiten

Dankzij AI-modellen kunnen onderzoekers sneller nieuwe, effectievere medicijnen en behandelingen ontwikkelen. Aangezien de ontdekkingen eerst worden getest in gesimuleerde omgevingen, helpt dit bij het corrigeren van inefficiënties en het versnellen van klinische proeven.

Betere toegang tot zorg

AI verbetert niet alleen de kwaliteit van de zorg, maar verlaagt ook de uitgaven van zorgverleners. Volgens de Harvard School voor Volksgezondheidzal AI naar verwachting verlaag de behandelingskosten met 50% bij gebruik voor diagnostiek.

Laten we AI inzetten voor uw bedrijf in de gezondheidszorg

Uitdagingen en ethische overwegingen van AI in de gezondheidszorg

Beperkte toegang tot gegevens van hoge kwaliteit

We raden aan om centrale gegevensarchieven op te zetten die gegevens uit verschillende bronnen verzamelen en opschonen. Samenwerking met ziekenhuizen, onderzoeksinstellingen en gezondheidszorgorganisaties kan helpen om gestandaardiseerde gegevenssets van hoge kwaliteit te creëren. Het gebruik van AI-ondersteunde datacuration tools kan ook de nauwkeurigheid en beschikbaarheid van data voor het trainen van modellen verbeteren.

AI-modellen vertekenen

Om AI-bias te verminderen, richten onze datawetenschappers zich op het waarborgen van diversiteit in de datasets die worden gebruikt voor training. Dit betekent dat er gegevens moeten worden verzameld uit een breed scala aan demografische gegevens of dat er gespecialiseerde datasets moeten worden gemaakt die representatief zijn voor de doelpopulatie. Regelmatige bias-tests, voortdurende verfijning van modellen en transparante controles kunnen AI helpen nauwkeurige en eerlijke resultaten te leveren.

Ethische zorgen en wantrouwen bij het publiek

A onderzoek laat zien dat clinici weerstand bieden AI in de gezondheidszorg Omdat ze nieuwe vaardigheden moeten leren, kan een uitgebreide training de overgang gemakkelijker maken. AI-systemen moeten geleidelijk worden geïntroduceerd, te beginnen met niet-kritische toepassingen zoals planning of patiëntbewaking. Bij het invoeren van AI voor complexe klinische scenario's stellen we voor om een besluitvalidatie van een arts te implementeren.

Privacy en beveiliging van gegevens

Om gegevensbeveiliging en privacy te behouden, is het cruciaal om end-to-end encryptie te implementeren en te voldoen aan HIPAA, GDPR, FDA en MDR. Regelmatige beveiligingsaudits en anonimiseringstechnieken voor gevoelige patiëntgegevens kunnen de beveiliging van de oplossing ook verbeteren. Als je twijfels hebt over privacy, raden we je aan samen te werken met een ervaren bedrijf dat software voor de gezondheidszorg ontwikkelt en dat alle ins en outs kent.

Hogere implementatiekosten

Je moet de reikwijdte van AI-software voor de gezondheidszorg zorgvuldig plannen zodat de projectkosten zich niet opstapelen. Door gebruik te maken van kant-en-klare AI-tools - zoals spraakherkenningsmodules - in plaats van ze vanaf nul te ontwikkelen, kun je de kosten van de oplossing zeker verlagen. We raden ook aan om te beginnen met functies met hoge prioriteit of proefprojecten om sneller ROI te krijgen en het project geleidelijk op te schalen.

Alles tonen Toon minder

AI in de gezondheidszorg: toekomstige trends

In onze recente artikel over trends in de gezondheidszorgDe AI-oplossingen domineren de lijst. Logisch: de technologie bestaat al een tijdje, en de efficiëntie van AI in de gezondheidszorg is op veel gebieden bewezen. Hier zijn de belangrijkste technische trends waar AI op het punt staat door te breken.

Intelligente virtuele assistenten voor patiënten en artsen

Het gebruik van intelligente virtuele assistenten zal alleen maar toenemen - de markt zal naar verwachting groeien met een CAGR van 24,7% van 2024 tot 2034. Slimme assistenten zullen wijdverspreid zijn onder zowel patiënten als artsenHet maakt 24/7 ondersteuning van patiënten mogelijk, vereenvoudigt klinische documentatie, vermindert burn-out bij artsen, verbetert de efficiëntie en verbetert de betrokkenheid van patiënten.

Gepersonaliseerde geneeskunde verbeterd met AI

Het vermogen van AI om enorme hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren, waaronder genomische informatie, zal gepersonaliseerde geneeskunde een duwtje in de rug geven. Op positieve resultaten in oncologie en verder zullen AI-gestuurde behandelingen op maat resultaten te verbeteren en bijwerkingen van de behandeling te verminderen. AI gepersonaliseerde geneeskunde zal nieuwe mogelijkheden openen voor de zorgteams, zodat patiënten de meest effectieve therapieën kunnen krijgen op basis van hun unieke genetische profielen.

AI digitale tweelingen

AI-gestuurde digitale tweelingen zullen een transformerende kracht hebben in de gezondheidszorg: door virtuele replica's van patiënten, organen en gezondheidszorgsystemen te maken, zullen artsen in staat zijn om de behandeling testen en voorspellingen doen over ziekteprogressie. Door AI, IoT en data-analyse te combineren om deze simulaties te creëren, wordt de weg vrijgemaakt voor zeer gepersonaliseerde zorgplannen en efficiëntere workflows in de gezondheidszorg.

Generatieve AI-modellen

Volgens het onderzoek van McKinseyover 70% van de organisaties in de gezondheidszorg GenAI implementeert, van plan is te implementeren of al heeft geïmplementeerdDe technologie zal dus een grote vlucht nemen. Generatieve AI zal klinische notities genereren, onderzoeksprojecten vergemakkelijken en patiëntencommunicatie en zorgplannen personaliseren, wat leidt tot betere resultaten voor patiënten en operationele efficiëntie.

Robotchirurgie

AI-ondersteunde robotchirurgie zal exponentieel groeien en chirurgen de mogelijkheid bieden om complexe procedures nauwkeurig te plannen en uit te voeren. Deze robots met AI-ondersteuning zullen realtime gegevens gebruiken om chirurgen te begeleiden en hen te helpen door complexe gebieden te navigeren met hoge nauwkeurigheid - waardoor de operatie veiliger en minder invasief is en een korter herstel vereist.

Virtuele ziekenhuizen aangedreven door AI

Naast IoT zal AI een belangrijke technologie zijn achter de volgende generatie virtuele ziekenhuizen die op afstand geavanceerde zorg bieden. AI-oplossingen, geïntegreerd in de IT-ecosystemen van virtuele ziekenhuizen, zullen enorme hoeveelheden patiëntgegevens te analyseren - van medische geschiedenissen tot real-time vitale functies - aanpassingen aan het zorgplan voorstellen, naleving en efficiëntie van behandelingen beoordelen en gezondheidsgebeurtenissen voorspellen.

Nu is het tijd om AI in de gezondheidszorg toe te passen

Dus wat is AI in de gezondheidszorg - een lucratieve investering of een trendy modewoord? Persoonlijk denk ik dat de zaak duidelijk is: AI-mogelijkheden zullen binnenkort een hoofdbestanddeel vormen van veel oplossingen in de gezondheidszorg en biowetenschappen. Kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg en geneeskunde kan zijn plaats vinden in bijna elk specialisme en indrukwekkende voordelen opleveren.

De toekomst is hier, en door nu AI-gedreven gezondheidszorg te omarmen, blijft uw bedrijf voorop lopen in het concurrerende landschap. Als u AI-software voor de gezondheidszorg wilt ontwikkelen of een bestaande oplossing wilt uitbreiden met geavanceerde technologie, dan is Innowise uw partner. diensten voor ontwikkeling van medische software aanbieder.

Anastasia Ilkevitsj Portfolio manager in Gezondheidszorg en Medische Technologieën

Datum: 17 mrt 2025

Anastasia Ilkevitsj Portfolio manager in Gezondheidszorg en Medische Technologieën

Datum: 17 mrt 2025

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht 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.