Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Sztuczna inteligencja ewoluowała skokowo, penetrując branże w zawrotnym tempie, a obecnie zmienia branżę opieki zdrowotnej - od sposobu diagnozowania po sposób leczenia.
Postępu należy się spodziewać, ale nasuwa się pytanie: w jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga w branży opieki zdrowotnej? W tym artykule zbadamy technologię AI w opiece zdrowotnej, jak będzie ona ewoluować i jak Twoja organizacja opieki zdrowotnej lub nauk przyrodniczych może wykorzystać jej potencjał już teraz.
Oczekuje się, że do 2035 r. rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej wzrosnąć do $77.46B rosnąc o 18,2% rocznie. Ekspansja rynkowa pokazuje rosnące znaczenie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, ponieważ populacje starzeją się, a choroby przewlekłe dominują na wykresach medycznych. FDA również dostrzega potencjał sztucznej inteligencji w branży opieki zdrowotnej. Do 2025 r. agencja zezwoliła na ponad 1 000 SaMD wykorzystujących sztuczną inteligencję (oprogramowanie jako urządzenie medyczne), przy czym najpopularniejsze kategorie to radiologia, kardiologia i neurologia.
Nie tylko eksperci IT, tacy jak ja, z zadowoleniem przyjmują sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej. Amerykańskie Stowarzyszenie Medyczne stwierdziło, że 65% lekarzy dostrzega zalety sztucznej inteligencji 72% uważa, że może to pomóc w diagnostyce, a 69% w optymalizacji przepływu pracy. Te pozytywne nastroje, wraz z rzeczywistymi wynikami potwierdzającymi rolę sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, popychają firmy z branży opieki zdrowotnej w kierunku rozwoju AI.
Dostarczone wykorzystanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej praktycznie nie ma ograniczeń, dzięki czemu branża jest lepsza zarówno dla pacjentów, jak i lekarzy. Ta wszechstronność jest prawdopodobnie powodem, dla którego 93% firm z sektora opieki zdrowotnej i nauk przyrodniczych planuje zwiększyć wydatki na sztuczną inteligencję w 2025 r.Tutaj wymieniliśmy niektóre zastosowania sztuczna inteligencja w sektorze opieki zdrowotnej które można uznać za opłacalną inwestycję.
Algorytmy sztucznej inteligencji w rozwiązaniach opieki zdrowotnej analizują objawy i historię medyczną pacjentów, aby pomóc w selekcji i diagnostyce. Na przykład, przed wizytą chatboty AI pytają pacjentów o ich objawy, kompilują zapis i kierują ich do odpowiedniego lekarza. Ponadto systemy oparte na sztucznej inteligencji pomagają lekarzom wykrywać anomalie w obrazach, takich jak zdjęcia rentgenowskie i rezonans magnetyczny. Jeden szczególny projekt diagnostyki AI zainspirował mnie: używając analizy statystycznej, pomaga znalezienie pacjentów z wyższym ryzykiem niezdiagnozowanej choroby Alzheimera, demencja i spadek funkcji poznawczych.
Wraz z urządzeniami medycznymi i urządzeniami do noszenia, aplikacje oparte na sztucznej inteligencji stale monitorują parametry życiowe pacjentów i wysyłają dane w czasie rzeczywistym do pracowników służby zdrowia. Sztuczna inteligencja może śledzić poziom cukru we krwi pacjenta z cukrzycą za pomocą podłączonego glukometru, przewidywać potencjalne kryzysy i ostrzegać pacjentów i lekarzy o konieczności podjęcia działań. Dostawcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję nie tylko do monitorowania w domu, ale także podczas pobytów w szpitalu. Szpital sahyadri sieć już to robi: dostawca analizuje parametry życiowe na oddziałach innych niż OIOM przy użyciu sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja w opiece nad pacjentem jest wykorzystywana do personalizacji planów leczenia i pomocy w podejmowaniu decyzji terapeutycznych. Algorytmy AI analizują dane pacjentów w celu zasugerować dostosowane opcje leczenia w oparciu o historię medyczną i dane zdrowotne w czasie rzeczywistym. Inteligentne systemy mogą również obliczać dawki leków i porównywać ich interakcje, pomagając lekarzom określić najlepsze opcje opieki. Podobny system został wdrożony w Nivel Primary Care and zwiększył odsetek skutecznych terapii UTI (infekcji dróg moczowych) z 75% do 80%.
Automatyzacja rutynowych zadań, Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej uciążliwe przepływy pracy, takie jak planowanie, fakturowanie i weryfikacja ubezpieczenia. Chatboty obsługa zapytań pacjentów o dostępnych lekarzach lub zakresie ubezpieczenia, podczas gdy systemy AI zapewniają dokładne kodowanie rozliczeń, redukcja błędów i usprawnienie operacji back-office. Niektóre firmy już korzystają ze sztucznej inteligencji w operacjach administracyjnych. Na przykład Impower, praktyka telepsychiatryczna, wdrożyła słuchanie otoczenia do generowania notatek klinicznych i skrócenie czasu dokumentacji o 23%.
Organizacje wykorzystują AI w opiece zdrowotnej do agregowania i analizowania dużych zbiorów danych, wydobywając istotne informacje kliniczne i biznesowe. Modele predykcyjne prognozują trendy przyjęć do szpitala lub wyniki pacjentów, analizując wzorce w poprzednich przypadkach. W rezultacie rozwiązania analityczne AI pomagają w alokacji zasobów i poprawie wydajności operacyjnej w sieciach opieki zdrowotnej. Sztuczna inteligencja jest w dużej mierze odpowiedzialna za oczekiwany wzrost rynku analityki danych opieki zdrowotnej, który wzrośnie o 21,41% do 2034 r..
Analizując ogromne zbiory danych biologicznych, identyfikując obiecujące cząsteczki i przewidując skuteczność leków, sztuczna inteligencja w branży opieki zdrowotnej przyspiesza proces badawczo-rozwojowy. Zanim jeszcze rozpoczną się fizyczne testy, naukowcy mogą symulować interakcje związków, testować hipotezy i optymalizować urządzenia medyczne z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Na przykład Intermountain Health zespół wykorzystuje już sztuczną inteligencję w swoich badaniach fenotypowania, aby odkrywanie różnic i mechanizmów leżących u podstaw chorób krytycznych i opracować programy leczenia.
"Chociaż sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej może być bardzo potężna, nie zastępuje ona ludzkich lekarzy, a jedynie pomaga im w podejmowaniu decyzji. Mimo to władze rządowe bacznie obserwują te aplikacje, więc ich rozwój wymaga zgodności na wszystkich etapach. W Innowise jesteśmy dobrze przygotowani do zapewnienia Usługi AI w opiece zdrowotnej i dokumentację techniczną do dalszego zatwierdzenia przez organy regulacyjne. To nie tylko słowa: posiadamy certyfikat ISO 13485 i jesteśmy dumni z dziesiątek udanych projektów dla branży."
Aleh Yafimau
Delivery manager w Innowise
Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić operacyjne przepływy pracy, czy przyspieszyć odkrywanie leków, istnieją rozwiązania, które mogą przekształcić Twoją firmę - a mój zespół i ja jesteśmy gotowi Ci w tym pomóc. Oto niektóre z rozwiązań AI, które możemy opracować lub wdrożyć.
Narzędzia do obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji interpretować zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografię komputerową poprawiając dokładność diagnostyczną i przyspieszając procesy. Rozwiązania te pomagają radiologom wcześniej wychwycić potencjalne problemy, ponieważ automatycznie podkreślają nieprawidłowości, takie jak guzy, złamania lub ostrogi kostne. W przypadku SimonMed, dostawcy usług obrazowania medycznego, narzędzia radiologiczne AI pomogły szybsze generowanie raportów ustaleń 82%.
W systemach wspomagania decyzji klinicznych (CDSS) sztuczna inteligencja analizuje ogromne ilości danych pacjentów, aby pomóc lekarzom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących diagnozy i leczenia. Najczęściej rozwiązania te mogą zapobieganie błędom w dawkowaniu, sygnalizowanie niespójności i sugerowanie precyzyjnego leczenia w oparciu o indywidualną dokumentację medyczną. Około połowa klinicystów na całym świecie zgadza się, że do 2031 r. co najmniej 50% decyzji medycznych będzie podejmowanych przy użyciu narzędzi CDSS opartych na sztucznej inteligencji.
Systemy RPM oparte na sztucznej inteligencji analizują dane z urządzeń wearables i podłączonych urządzeń medycznych w celu wykrycia trendów, które mogą umknąć lekarzom lub pielęgniarkom. Aplikacje te mogą również uruchamiać zaawansowane algorytmy, aby pomóc pacjentom radzić sobie z chorobą - powiedzmy, obliczyć optymalne spożycie insuliny lub wykryć epizody bezdechu sennego. Nawiasem mówiąc, rynek AI RPM ma zamiar wzrost o 26,6% rocznie od 2024 do 2033 roku staje się coraz bardziej popularny w zarządzaniu chorobami przewlekłymi.
Ponieważ opieka nad zdrowiem psychicznym staje się mniej dostępna z powodu niedoboru specjalistów, integracja sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej aplikacje mogą być dobrym sposobem na oferowanie ludziom wsparcia w czasie rzeczywistym i mechanizmów radzenia sobie. Sztuczna inteligencja analizuje dane wprowadzane przez użytkowników, wykrywa trendy w stanach emocjonalnych i personalizuje rekomendacje, ułatwiając ludziom radzenie sobie z wyzwaniami związanymi ze zdrowiem psychicznym. Badania pokazują, że publiczne postrzeganie AI w zakresie zdrowia psychicznego jest raczej pozytywne. Prawie 50% respondentów z USA uważa, że sztuczna inteligencja w aplikacjach dotyczących zdrowia psychicznego może być korzystna jest to więc zdecydowanie trend, który warto obserwować.
W ramach rozwiązań do zarządzania praktyką funkcje AI pomagają zarządzać codziennymi przepływami pracy - planowaniem wizyt, planowaniem zmian personelu, wypełnianiem dokumentacji klinicznej oraz obsługą rozliczeń i roszczeń ubezpieczeniowych. Dzięki sztucznej inteligencji w zarządzaniu opieką zdrowotną, Dostawcy mogą bardziej skupić się na opiece nad pacjentem, zamiast spędzać czas na papierkowej robocie itp. Personel medyczny bardzo pożąda rozwiązań, które upraszczają przepływ pracy. W niedawnym badaniu australijskie pielęgniarki wyraziły potrzebę automatyzacja w obszarach podatnych na błędy, takich jak dokumentacja medyczna.
Aplikacje do zarządzania stylem życia oparte na sztucznej inteligencji pomagają użytkownikom śledzić kluczowe wskaźniki zdrowotne, takie jak sen, aktywność fizyczna i dieta. Zapewniając spersonalizowane rekomendacje i przypomnienia, aplikacje te wspieranie zdrowszych nawyków, zwiększanie zaangażowania pacjentów zapewniają, że użytkownicy są bardziej zaangażowani w swoje dobre samopoczucie i pomagają proaktywnie radzić sobie z zagrożeniami dla zdrowia. Mobilne platformy zdrowotne oparte na sztucznej inteligencji już teraz mogą zmniejszają ryzyko chorób sercowo-naczyniowych o 11,2%-16,1%.
Sztuczna inteligencja wspomaga odkrywanie leków, ponieważ pomaga przetwarzać złożone dane biologiczne, symulować interakcje między cząsteczkami oraz identyfikować obiecujące związki i potencjalne metody leczenia. Technologia ta pomaga twórcom leków znacznie skrócić czas spędzony na wczesnym etapie odkrywania i poprawić wskaźniki sukcesu. Jednym z oszałamiających przykładów w tej dziedzinie jest model GenAI opracowany na uniwersytecie kalifornijskim zawierająca przyspiesza tworzenie nowych leków.
Oprogramowanie AI usprawnia badania kliniczne poprzez automatyzację rekrutacji uczestników i gromadzenia danych. Korzystając z modeli predykcyjnych, systemy te mogą identyfikować kwalifikujących się uczestników z ogromnych zbiorów danych, przyspieszając rekrutację i zapewniając bardziej efektywny proces badania. Jedna z historii sukcesu w tej dziedzinie szczególnie mnie zainspirowała: badacze z instytutu Narodowe Instytuty Zdrowia opracowała TrialGPT, oprogramowanie AI dopasowujące ochotników do badań klinicznych. Korzystanie z narzędzia, lekarze poświęcają 40% mniej czasu na sprawdzanie pacjentów pod kątem udziału w badaniach bez narażania dokładności.
Modele uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej analizują ogromne zbiory danych, takie jak rekordy pacjentów i wyniki badań laboratoryjnych, aby identyfikować wzorce lub przewidywać wyniki. Algorytm może ocenić stan zdrowia pacjenta i przewidzieć ryzyko readmisji, pomagając zespołom opieki lepiej zarządzać opieką i alokacją zasobów. Niektóre modele predykcyjne mogą nawet pomóc obniżyć śmiertelność. Tampa General Hospital, na przykład, zdołał zmniejszyć wskaźnik wczesnych zgonów z powodu sepsy z 6% do 4% dzięki tej technologii.
NLP przetwarza i organizuje zarówno język mówiony, jak i pisany w użyteczne dane. W służbie zdrowia narzędzia do rozpoznawania mowy przekształcają rozmowy między lekarzem a pacjentem lub dyktanda w ustrukturyzowane, użyteczne informacje, umożliwiając pracownikom służby zdrowia łatwą aktualizację dokumentacji pacjentów bez poświęcania czasu na ręczne wprowadzanie danych. Badania pokazują, że autouzupełnianie medyczne NLP może zmniejszyć ilość naciśnięć klawiszy w celu wypełnienia dokumentacji o 67%.
Boty RPA ze sztuczną inteligencją obsługa powtarzalnych zadań administracyjnych takich jak przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych lub planowanie wizyt. Boty te, wzbogacone o OCR i NLP, wyodrębniają odpowiednie dane z dokumentów lub wiadomości e-mail, zwiększając wydajność operacji i uwalniając personel szpitala do bardziej krytycznych działań. Na przykład Expion Health zwiększenie liczby przetworzonych wniosków o 600% po wdrożeniu AI RPA.
Oprócz niestandardowego rozwoju, dostosowujemy i wdrażamy gotowe narzędzia, dzięki czemu możesz szybciej doświadczyć korzyści płynących ze sztucznej inteligencji. Sprawdź niektóre platformy, z których już korzystają nasi klienci z sektora opieki zdrowotnej.
Dzięki ponad 60 udanym projektom z zakresu opieki zdrowotnej w naszym portfolio, zespół Innowise wie wszystko o rozwoju sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Oto kilka znaczących projektów medycznych AI, które zrealizowaliśmy.
Podczas naszego wieloletniego doświadczenia w usługi tworzenia oprogramowania dla służby zdrowia widzieliśmy na własne oczy, jak sztuczna inteligencja może nie tylko usprawnić procesy, ale także przynieść wymierne korzyści firmom i pacjentom.
Sztuczna inteligencja umożliwia świadczeniodawcom opieki zdrowotnej przejście od opieki reaktywnej do proaktywnej, co prowadzi do lepszych wyników pacjentów i zmniejszenia długoterminowych kosztów opieki zdrowotnej. Dzięki analityce predykcyjnej, Rozwiązania AI w opiece zdrowotnej pomoc identyfikacja pacjentów z grupy ryzyka, wczesne zapewnienie opieki i zapobieganie poważnym problemom zdrowotnym zanim powstaną.
Szpitale wykorzystują sztuczną inteligencję do usprawnienia zarządzania zasobami - od przyjęć pacjentów po personel i alokację łóżek. Narzędzia AI analizują dane historyczne, aby przewidzieć wzrost zapotrzebowania, pomagając szpitalom podejmować mądrzejsze decyzje i alokować zasoby tam, gdzie są najbardziej potrzebne, zmniejszając nieefektywność operacyjną.
Korzystając z rozwiązań AI, lekarze mogą szybciej stawiać dokładniejsze diagnozy, co ma kluczowe znaczenie dla ratowania życia. Sztuczna inteligencja może również obniżyć wskaźniki błędów medycznych - a według badań Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa, błędy przyczyniają się do ponad 250 000 zgonów w USA rocznie.
Sztuczna inteligencja może przełamywać bariery geograficzne: pacjenci w odległych lub niedostatecznie obsługiwanych obszarach mogą otrzymywać na czas porady medyczne i dalszą opiekę. Dzięki chatbotom opartym na sztucznej inteligencji, konsultacjom telemedycznym i inteligentnemu monitorowaniu, dostawcy mogą upewnij się, że żaden pacjent nie został pominięty.
Dzięki modelom sztucznej inteligencji badacze mogą szybsze opracowywanie nowych, skuteczniejszych leków i terapii. Ponieważ odkrycia są najpierw testowane w symulowanych środowiskach, pomaga to skorygować nieefektywności i przyspieszyć badania kliniczne.
Poprawiając jakość opieki, sztuczna inteligencja zmniejsza również wydatki świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Według Harvard School of Public Health przewiduje się, że sztuczna inteligencja obniżenie kosztów leczenia o 50% gdy jest używany do diagnostyki.
Zalecamy utworzenie scentralizowanych repozytoriów danych, które agregują i czyszczą dane z różnych źródeł. Współpraca ze szpitalami, instytucjami badawczymi i organizacjami opieki zdrowotnej może pomóc w tworzeniu znormalizowanych, wysokiej jakości zestawów danych. Wykorzystanie narzędzi do zarządzania danymi opartych na sztucznej inteligencji może również poprawić dokładność i dostępność danych dla modeli szkoleniowych.
Aby zmniejszyć stronniczość sztucznej inteligencji, nasi naukowcy zajmujący się danymi koncentrują się na zapewnieniu różnorodności w zestawach danych wykorzystywanych do szkolenia. Oznacza to gromadzenie danych z szerokiego zakresu danych demograficznych lub tworzenie wyspecjalizowanych zestawów danych, które są reprezentatywne dla populacji docelowej. Regularne testowanie stronniczości, ciągłe udoskonalanie modeli i przejrzyste audyty mogą pomóc sztucznej inteligencji w dostarczaniu dokładnych, sprawiedliwych wyników.
Aby zachować bezpieczeństwo i prywatność danych, kluczowe jest wdrożenie kompleksowego szyfrowania i przestrzeganie przepisów HIPAA, RODO, FDA i MDR. Regularne audyty bezpieczeństwa i techniki anonimizacji wrażliwych danych pacjentów mogą również zwiększyć bezpieczeństwo rozwiązania. Jeśli masz wątpliwości dotyczące prywatności, zalecamy współpracę z doświadczoną firmą zajmującą się tworzeniem oprogramowania dla służby zdrowia, która zna wszystkie tajniki.
Należy dokładnie zaplanować zakres oprogramowania AI dla służby zdrowia, aby koszty projektu nie rosły. Korzystanie z gotowych narzędzi AI - takich jak moduły rozpoznawania mowy - zamiast opracowywania ich od podstaw zdecydowanie obniży koszty rozwiązania. Zalecamy również rozpoczęcie od funkcji o wysokim priorytecie lub projektów pilotażowych, aby szybciej uzyskać zwrot z inwestycji i stopniowo skalować projekt.
W naszym ostatnim artykuł dotyczący przewidywania trendów w opiece zdrowotnej, na liście dominują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. To naturalne: technologia ta jest już dostępna od dłuższego czasu, a w ostatnich latach efektywność sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej została udowodniona w wielu obszarach. Oto kluczowe trendy technologiczne, w których sztuczna inteligencja wkrótce dokona przełomu.
Wykorzystanie inteligentnych wirtualnych asystentów będzie tylko przyspieszać - oczekuje się, że rynek wzrost na poziomie 24,7% CAGR od 2024 do 2034 roku. Inteligentni asystenci będą stają się powszechne zarówno wśród pacjentów, jak i lekarzy, umożliwiając całodobowe wsparcie pacjentów, upraszczając dokumentację kliniczną, zmniejszając wypalenie zawodowe lekarzy, zwiększając wydajność i poprawiając zaangażowanie pacjentów.
Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania ogromnych ilości danych pacjentów, w tym informacji genomicznych, nada spersonalizowanej medycynie impet. Prezentacja pozytywne wyniki w onkologii i nie tylko, dostosowane do potrzeb terapie oparte na sztucznej inteligencji będą poprawa wyników i ograniczenie skutków ubocznych leczenia. Spersonalizowana medycyna AI otworzy nowe możliwości przed zespołami opieki, umożliwiając pacjentom otrzymywanie najskuteczniejszych terapii w oparciu o ich unikalne profile genetyczne.
Cyfrowe bliźniaki oparte na sztucznej inteligencji będą siłą transformacyjną w opiece zdrowotnej: tworząc wirtualne repliki pacjentów, narządów i systemów opieki zdrowotnej, lekarze będą mogli przetestować leczenie i przewidzieć progresję choroby. Połączenie sztucznej inteligencji, IoT i analizy danych w celu stworzenia tych symulacji utoruje drogę do wysoce spersonalizowanych planów opieki i bardziej wydajnych przepływów pracy w opiece zdrowotnej.
Chirurgia wspomagana robotami ze sztuczną inteligencją będzie się rozwijać wykładniczo, oferując chirurgom precyzyjne planowanie i wykonywanie złożonych procedur. Te roboty wspomagane sztuczną inteligencją wykorzystywać dane w czasie rzeczywistym, aby kierować chirurgami i pomagać im w poruszaniu się po złożonych obszarach z wysoką dokładnością - dzięki czemu operacja jest bezpieczniejsza, mniej inwazyjna i wymaga krótszej rekonwalescencji.
Oprócz IoT, sztuczna inteligencja będzie główną technologią stojącą za wirtualnymi szpitalami nowej generacji, które zapewniają zaawansowaną opiekę zdalną. Zintegrowane z ekosystemami IT wirtualnych szpitali, rozwiązania AI będą analizować ogromne ilości danych pacjentów - od historii medycznej po parametry życiowe w czasie rzeczywistym - sugerują dostosowanie planu opieki, oceniają przestrzeganie i skuteczność leczenia oraz przewidują zdarzenia zdrowotne.
Czym więc jest sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej - lukratywną inwestycją czy modnym hasłem? Osobiście uważam, że sprawa jest jasna: możliwości AI wkrótce staną się podstawą wielu rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej i nauk przyrodniczych. Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej i medycynie może znaleźć swoje miejsce w niemal każdej specjalizacji i przynieść imponujące korzyści.
Przyszłość już nadeszła, a przyjęcie opieki zdrowotnej opartej na sztucznej inteligencji zapewni, że Twoja firma pozostanie na czele konkurencyjnego krajobrazu. Jeśli chcesz opracować oprogramowanie AI dla opieki zdrowotnej lub rozszerzyć istniejące rozwiązanie o zaawansowaną technologię, Innowise jest Twoim dostawcą usług rozwoju oprogramowania medycznego.
Udostępnij:
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.