5 minut czytania

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

AI I ML

BI i analiza danych

Opieka zdrowotna

Trendy

COVID-19 uwydatnił najważniejsze luki w globalnym systemie opieki zdrowotnej. Stało się jasne, że potrzebne są innowacje, aby uczynić tę branżę bardziej efektywną, sztucznej inteligencji (AI) może znacząco wpłynąć na opiekę zdrowotną. Jak wspomniał dr Tedros Adhanom Ghebreyesus, dyrektor generalny Światowej Organizacji Zdrowia, dopiero po wybuchu pandemii COVID-19 stało się oczywiste, że kraje nie posiadały wystarczającej zdolności do zbierania i wykorzystywania danych zdrowotnych, zwłaszcza w obliczu trwającego kryzysu. Jedną z pierwszych odpowiedzi AI na globalną pandemię była współpraca TytoCare i Sheba Medical Center w Izraelu. Dostarczali pacjentom specjalne stetoskopy, które słuchały ich serca w domu i przesyłały obrazy płuc do specjalnego systemu opieki, aby skrócić czas diagnozy. W tym wpisie na blogu Innowise podkreśli, jak pole medyczne może skorzystać z AI w okresie postpandemicznym, oraz przedstawi inne ciekawe przykłady tego rodzaju.

Czym jest sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej?

Personel szpitalny i lekarze mogą uzyskać wiarygodne dane oparte na analizach CDS (Wsparcie Decyzji Klinicznych) dzięki uczeniu maszynowemu. W szczególności technologie sztucznej inteligencji mogą efektywnie analizować dane medyczne i obrazy, a także dane z badań klinicznych. W rezultacie organizacje opieki zdrowotnej mogą poprawić zarówno szybkość, jak i jakość diagnostyki, co pozwala na uratowanie większej liczby żyć.

Jak sztuczna inteligencja zmienia opiekę zdrowotną

AI ma wiele korzyści w opiece zdrowotnej, w tym automatyzację zadań, szybszą i bardziej efektywną diagnostykę oraz bezpieczniejsze operacje. Na przykład, technologie zdrowotne noszone na ciele, które wykorzystują AI, analizują dane i informują użytkownika oraz dostawcę opieki zdrowotnej o potencjalnych zagrożeniach zdrowotnych. FitBit, jedna z najbardziej znanych firm w branży, opracował zaawansowany zegarek zdrowotny Sense, który monitoruje takie wskaźniki jak saturacja tlenu, temperatura skóry, poziom stresu, wysoki lub niski puls, tempo oddychania, sen i przebudzenie, chrapanie, cera, a nawet zdrowie menstruacyjne w trybie rzeczywistym. Użytkownik otrzymuje ważne dane bezpośrednio w aplikacji FitBit zainstalowanej na smartfonie i może przekazać je dostawcy opieki zdrowotnej do dalszej konsultacji lub diagnozy.Innym udanym przykładem wdrożenia AI w praktyce chirurgicznej jest robot opracowany przez Borns Medical Robotics, który może wykonywać minimalnie inwazyjne operacje zdalnie. Robot ten może być szczególnie przydatny do przeprowadzania operacji w izolowanych miejscach, takich jak obszary dotknięte wojną. Z kolei londyńska firma technologiczna Digital Surgery wprowadziła sztuczną inteligencję, która prowadzi chirurgów przez każdy etap operacji, znacznie zmniejszając ryzyko śmiertelnych powikłań.Jednym z przypadków znakomitego wdrożenia AI do opieki zdrowotnej sięga roku 2016. Szpitale i Kliniki Uniwersytetu Iowa wdrożyli technologię AI do swoich procedur chirurgicznych. Przewiduje ona prawdopodobieństwo zakażenia podczas operacji jeszcze przed zamknięciem rany przez lekarza. W rezultacie szpital zmniejszył ilość zakażeń pooperacyjnych o 74% i zaoszczędził 1,2 miliona dolarów.Insider Intelligence podaje, że około 30% wydatków na opiekę zdrowotną związanych jest z zadaniami administracyjnymi. AI ułatwia autoryzację ubezpieczeń, szybko sprawdza niezapłacone rachunki, pomaga w przetwarzaniu dokumentacji pacjentów, a tym samym upraszcza obciążenie pracowników szpitala.

przykłady zastosowania AI w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja dla opieki zdrowotnej ma zrewolucjonizować branżę i pomóc dostawcom opieki zdrowotnej w radzeniu sobie z nadchodzącymi wyzwaniami. Poniżej przedstawiamy najciekawsze przykłady zastosowania AI w opiece zdrowotnej z prawdziwego życia.

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie

Techniki uczenia maszynowego mogą być zastosowane w wielu innowacjach w opiece zdrowotnej. Na przykład, według Portal Mercury DataScience, uczenia maszynowego (ML). ma znacząco poprawić badania kliniczne centralnego układu nerwowego, biorąc pod uwagę trudności w diagnozowaniu postępów chorób CNS. Uczenie maszynowe jest zdolne do przewidywania przyszłych wyników z największą dokładnością za pomocą logiki opartej na regułach i rozpoznawania wzorców. To z kolei skraca czas i koszty realizacji badań klinicznych.Innym udanym przykładem zastosowania ML i DL (głębokiego uczenia) w opiece zdrowotnej jest firma Subtle Medical. Firma dostarcza wyraźniejsze obrazy medyczne dla radiologów. Ich produkt SubtleMR blokuje szumy obrazu, koncentrując się na obszarach takich jak głowa, szyja, piersi i brzuch. W rezultacie radiolodzy uzyskują obrazy o wyższej jakości.Deep learning poprawiają praktykę kliniczną, w szczególności algorytmy DL są szeroko stosowane do wykrywania retinopatii cukrzycowej. Na przykład, budując konwolucyjną sieć neuronową, szpital Aravind Eye Hospital będzie w stanie oszacować stopień ślepoty pacjenta, patrząc jedynie na oko.Co więcej, jak stwierdzono w badaniu opublikowanym na HealthITAnalytics, CNN (konwolucyjne sieci neuronowe) oparte na DL zidentyfikowały czerniaka skóry z dokładnością większą o 10% niż eksperci.

Roboty fizyczne

Roboty istnieją od dłuższego czasu i wykonują różne czynności, od podnoszenia towarów po dostarczanie zapasów. Chatboty AI Chatboty AI są być może najbardziej popularne. Dziś prawdopodobieństwo ich włączenia do branży opieki zdrowotnej jest bardziej realne. Na przykład, od 2000 roku, roboty chirurgiczne zostały zatwierdzone w Stanach Zjednoczonych jako "wspomagacze" dla lekarzy. Mogą one na przykład zszywać rany z największą precyzją lub tworzyć inwazyjne nacięcia. Najczęstsze zabiegi chirurgiczne z udziałem robotów fizycznych (oczywiście najważniejsze decyzje należą nadal do lekarzy) obejmują operacje prostaty, ginekologiczne oraz operacje szyi i głowy.

Zastosowania w diagnostyce i leczeniu

Sztuczna inteligencja została po raz pierwszy wdrożona do diagnozy i leczenia w latach 70-tych dzięki MYCIN, który diagnozował infekcje bakteryjne krwiopochodne. Jednak pozostał na Stanfordzie i nie trafił do praktyki klinicznej z powodu niewystarczającej mocy obliczeniowej. Sytuacja zmieniła się drastycznie wraz z postępem technologicznym. Niemal co tydzień czołowe firmy AI wprowadzają aplikacje AI do opieki zdrowotnej do diagnozowania i innych celów leczenia medycznego, zapewniając wyniki porównywalne z ludzkimi, a nawet dokładniejsze.

Jednocześnie takie aplikacje zazwyczaj koncentrują się na jednym aspekcie opieki, a nie na złożonych problemach. Niemniej jednak istnieją pewne wyjątki. Aplikacja MySugr Diabetes Tracker pozwala użytkownikom wprowadzać codzienne wyniki poziomu cukru we krwi, dawki insuliny, ilość spożytych węglowodanów i szacowany poziom HbA1c (hemoglobiny glikowanej) jednocześnie. W ten sposób pacjent ma lepszą kontrolę nad swoim stanem zdrowia i może przekazać te informacje lekarzowi w celu bardziej efektywnego leczenia.

Wirtualna rzeczywistość w opiece zdrowotnej

Rozwiązania wirtualnej rzeczywistości umożliwiają pacjentom i pracownikom służby zdrowia interakcję z symulowanymi środowiskami. Może to obejmować leczenie bólu i rehabilitację, a także szkolenia chirurgiczne. A jeśli szacunki dotyczące globalnego rynku VR w służbie zdrowia wynoszą około $2,07 mld w 2022 r., to do 2026 r. przewiduje się, że osiągnie on $9,25 mld, zgodnie z ReportLinker.

VR można wdrożyć w AI dla opieki zdrowotnej na kilka sposobów:

Edukacja medyczna: Nauka teoretyczna jest wspierana przez szczegółowe modele medyczne 3D. Najczęściej ma to zastosowanie w nauce anatomii.
Szkolenie medyczne: Przełączając symulowane środowisko w aplikacji VR, użytkownicy wirtualnie uczestniczą w scenariuszu szkoleniowym. Najczęstsze przypadki szkoleń medycznych VR obejmują symulację procedur medycznych, testowanie sprzętu medycznego i symulację przypadków nagłych.
Chirurgia: VR szybciej zmniejsza niedobór umiejętności funkcjonalnych. Jest wykorzystywana w treningu chirurgicznym i planowaniu przedoperacyjnym.
Leczenie bólu: VR odciąga uwagę pacjenta, obniżając tym samym dyskomfort i poziom bólu oraz minimalizuje stosowanie leków przeciwbólowych, co z kolei zmniejsza koszty opieki zdrowotnej. Jak podkreśla Net Health, VR pozwala pacjentom doświadczać preferowanych interaktywnych środowisk, co pomaga im walczyć z bólem i dyskomfortem. W większości przypadków skuteczność VR w zarządzaniu bólem jest widoczna w przypadkach bólu ostrego, przewlekłego, stresu, zdrowia psychicznego oraz bólu podczas procedur medycznych.

Przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Wierzymy, że sztuczna inteligencja odegra ogromną rolę w branży opieki zdrowotnej. Rozwój firm zajmujących się rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji dla opieki zdrowotnej oraz integracja AI z systemami szpitalnymi przyniesie dramatyczne zmiany w wynikach zdrowotnych pacjentów szpitali.

Jednak największym wyzwaniem związanym ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej nie jest to, czy aplikacje będą przydatne i wystarczająco wydajne, aby zapewnić dokładne wyniki, ale raczej zapewnienie, że zostaną one przyjęte w codziennej praktyce klinicznej. Aplikacje AI muszą być zatwierdzone przez przepisy, nauczone przez klinicystów i zaakceptowane przez społeczeństwo.

Chociaż możemy spodziewać się namacalnego wykorzystania sztucznej inteligencji w praktyce klinicznej w ciągu pięciu lat, staje się oczywiste, że systemy AI nie mogą całkowicie zastąpić ludzkich klinicystów. Wręcz przeciwnie, będą one jedynie ulepszać i ułatwiać opiekę zdrowotną.

Dziękujemy za ocenę!

Dziękuję za komentarz!

Anastasia Ilkevich Menedżer konta

Data: 30 sierpnia 2022 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog

Przyjęcie generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości: przypadki użycia i potencjalne wyzwania

Blog

Integracja danych w opiece zdrowotnej: łączenie punktów opieki nad pacjentem

Blog

Najlepsze rozwiązania ERP dla branży farmaceutycznej w 2025 roku

Blog

Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków: rewolucjonizuje przyszłość medycyny

Blog

Tworzenie aplikacji zdrowia psychicznego od A do Z

Blog

Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym: Od koncepcji do rzeczywistego wpływu

Blog

Maksymalizacja opieki nad pacjentem: Korzyści z analizy danych w opiece zdrowotnej

Blog

IoT w budownictwie: korzyści, historie sukcesu i trendy

Blog

Zapobieganie temu, czemu można zapobiec: Wykorzystanie analityki predykcyjnej w opiece zdrowotnej

Blog

Rozwój CRM w służbie zdrowia: rozwiązania, korzyści i funkcje

Blog

Czym jest DeFi w bankowości?

Blog

Kompletny przewodnik po najlepszych platformach eCommerce CMS w 2024 roku

Wyzwanie dla nas?

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.