16 minut

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: transformacyjna technologia dla Twojej firmy

Opieka zdrowotna

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.

Znaczenie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

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 inteligencji72% 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.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w opiece zdrowotnej

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.

Triage i diagnostyka

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.

Monitorowanie pacjenta

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.

Leczenie pacjentów

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%.

Administracyjne przepływy pracy

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%.

Analityka danych medycznych

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..

Badania i rozwój

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

Gotowy do wykorzystania potencjału AI w opiece zdrowotnej?

Rozwiązania AI w opiece zdrowotnej

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.

Analiza obrazów medycznych

Narzędzia do obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji interpretować zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i tomografię komputerowąpoprawiając 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%.

Wsparcie decyzji klinicznych

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.

Zdalne monitorowanie pacjenta

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 rokustaje się coraz bardziej popularny w zarządzaniu chorobami przewlekłymi.

Inteligentne rozwiązania w zakresie zdrowia psychicznego

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 korzystnaJest to więc zdecydowanie trend, który warto obserwować.

Inteligentne rozwiązania do zarządzania praktyką

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 Sztuczna inteligencja 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 badaniaAustralijskie pielęgniarki wyraziły potrzebę automatyzacja w obszarach podatnych na błędy, takich jak dokumentacja medyczna.

Aplikacje dla pacjentów i aplikacje wellness oparte na sztucznej inteligencji

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 pacjentówZapewniają, 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%.

Oprogramowanie do opracowywania leków

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 im. Uniwersytet Kalifornijski zawierająca przyspiesza tworzenie nowych leków.

Oprogramowanie do badań klinicznych

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.

Rodzaje technologii AI w opiece zdrowotnej

ML i analiza predykcyjna

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..

Wizja komputerowa

Narzędzia do obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji interpretują zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny lub tomografię komputerową poprzez wykrywanie anomalii, które mogą zostać przeoczone przez ludzkie oczy. Systemy te wykorzystują głębokie uczenie do identyfikacji guzów lub złamań, przyspieszając proces diagnostyczny i wspierając podejmowanie decyzji przez radiologów. Coraz więcej firm dostrzega wartość sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym, a rynek wizji komputerowej odzwierciedla ten entuzjazm. Przewiduje się, że do 2034 r. zasięg $56.7B, rosnąc o 36,7% rocznie.

Przetwarzanie języka naturalnego

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%..

Zrobotyzowana automatyzacja procesów oparta na sztucznej inteligencji (RPA)

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.

Wdrażane przez nas gotowe narzędzia AI dla służby zdrowia

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.

Chatboty

Azure Health Bot zapewnia funkcje chatbota do interakcji z pacjentami. Przeszkolony do rozpoznawania terminów medycznych i komunikowania się na tematy związane z opieką zdrowotną, narzędzie analizuje objawy i skargi pacjentów oraz odpowiada na popularne pytania i wątpliwości pacjentów.
IBM watsonx Assistant to inteligentne narzędzie konwersacyjne, które pozwala organizacjom opieki zdrowotnej zapewniać pacjentom dokładne, kontekstowe wsparcie 24/7.

NLP

Analiza tekstu dla zdrowia, narzędzie sztucznej inteligencji opracowane przez Azure, umożliwia wyodrębnianie informacji medycznych z różnych tekstów i dokumentów, takich jak historie medyczne, notatki kliniczne lub recepty na leki.
Interfejs API języka naturalnego w służbie zdrowianależąca do ekosystemu Google, pomaga wyodrębniać istotne dane z dokumentów medycznych i oferuje wszechstronne możliwości analityczne.
Amazon Comprehend Medical zapewnia solidne możliwości wykrywania jednostek i ekstrakcji danych medycznych, dzięki czemu może być wykorzystywana, na przykład, do identyfikacji diagnoz i procedur w dokumentacji medycznej.
Amazon Transcribe Medical to narzędzie do rozpoznawania mowy, które z łatwością wykrywa terminy medyczne, skróty i akronimy podczas dyktowania.
Amazon HealthScribe pomaga automatycznie generować notatki kliniczne na podstawie rozmów pacjenta z lekarzem.
Przytulanie twarzy dla zdrowia oferuje wstępnie wytrenowane modele do rozpoznawania tekstu medycznego oraz kompleksową bibliotekę do zadań związanych z NLP, takich jak dyktowanie i generowanie tekstu.

Obsługa i analiza danych

Amazon HealthLake to kwalifikująca się do HIPAA medyczna pamięć masowa w chmurze, która umożliwia użytkownikom przekształcanie danych za pomocą NLP i uzyskiwanie wglądu za pomocą narzędzi analitycznych.
IBM Watson Discovery pozwala firmom analizować duże zbiory danych medycznych i uzyskiwać obserwacje kliniczne i operacyjne.
IBM Watson dla genomiki umożliwia interpretację danych genomowych w celu zapewnienia spersonalizowanej opieki nad pacjentem.

ML i analiza predykcyjna

Tabele AutoML Google pomaga tworzyć modele ML do analizy danych pacjentów, takich jak historia zdrowia, parametry życiowe, objawy i testy laboratoryjne.
DeepMind, część pakietu Google Health, to potężne narzędzie do szerokiej analizy danych medycznych i przewidywania powikłań.
Philips HealthSuite zapewnia najnowocześniejsze możliwości sztucznej inteligencji, w tym funkcje analizy obrazów medycznych.
NVIDIA Clara Train upraszcza szkolenie medycznych modeli ML, w tym technik takich jak uczenie transferowe, uczenie federacyjne i AutoML.
NVIDIA Clara Deploy umożliwia implementację modeli sztucznej inteligencji dla przepływów pracy obrazowania medycznego, takich jak analiza rentgenowska lub segmentacja obrazów medycznych.
BigML oferuje szeroką gamę modeli ML (np. do oceny ryzyka powikłań) gotowych do wdrożenia.

Rzeczywiste przykłady sztucznej inteligencji w medycynie i opiece 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.

Korzyści z systemów AI w opiece zdrowotnej

Podczas naszego wieloletniego doświadczenia w usługi tworzenia oprogramowania dla służby zdrowiaWidzieliśmy na własne oczy, jak sztuczna inteligencja może nie tylko usprawnić procesy, ale także przynieść wymierne korzyści firmom i pacjentom.

Koncentracja na opiece profilaktycznej

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.

Bardziej wydajne operacje

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.

Zwiększona dokładność

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.

Lepszy dostęp do opieki

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.

Szybsze prace badawczo-rozwojowe

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.

Niższe koszty

Poprawiając jakość opieki, sztuczna inteligencja zmniejsza również wydatki świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Według Harvard School of Public HealthPrzewiduje się, że sztuczna inteligencja obniżenie kosztów leczenia o 50% gdy jest używany do diagnostyki.

Wykorzystajmy sztuczną inteligencję w biznesie opieki zdrowotnej

Wyzwania i kwestie etyczne związane ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej

Ograniczony dostęp do wysokiej jakości danych

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.

Modele AI są stronnicze

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.

Kwestie etyczne i nieufność opinii publicznej

Inżynier badania pokazuje, że klinicyści opierają się Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej ponieważ muszą nauczyć się nowych umiejętności, więc kompleksowe szkolenie może ułatwić przejście. Systemy AI powinny być wprowadzane stopniowo, zaczynając od aplikacji niekrytycznych, takich jak planowanie lub monitorowanie pacjentów. Przy wdrażaniu sztucznej inteligencji do złożonych scenariuszy klinicznych sugerujemy wdrożenie walidacji decyzji przez lekarza.

Prywatność i bezpieczeństwo danych

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.

Wyższe koszty wdrożenia

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.

Pokaż wszystko Pokaż mniej

Sztuczna inteligencja w branży opieki zdrowotnej: przyszłe trendy

W naszym ostatnim artykuł dotyczący przewidywania trendów w opiece zdrowotnejNa 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.

Inteligentni wirtualni asystenci dla pacjentów i lekarzy

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 lekarzyumożliwiając całodobowe wsparcie pacjentów, upraszczając dokumentację kliniczną, zmniejszając wypalenie zawodowe lekarzy, zwiększając wydajność i poprawiając zaangażowanie pacjentów.

Spersonalizowana medycyna wzbogacona o sztuczną inteligencję

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 AI

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.

Generatywne modele sztucznej inteligencji

Według McKinsey, ponad 70% organizacji opieki zdrowotnej wdraża, planuje wdrożyć lub już wdrożyło GenAI, więc technologia ta będzie się rozwijać. Generatywna sztuczna inteligencja będzie generować notatki kliniczne, ułatwiać projekty badawcze oraz personalizować komunikację z pacjentami i plany opieki, prowadząc do lepszych wyników pacjentów i wydajności operacyjnej.

Chirurgia wspomagana robotem

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.

Wirtualne szpitale napędzane sztuczną inteligencją

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.

Nadszedł czas na zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

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.

Anastasia Ilkevich Menedżer portfela w sektorze opieki zdrowotnej i technologii medycznych

Data: 17 marca 2025 r.

Anastasia Ilkevich Menedżer portfela w sektorze opieki zdrowotnej i technologii medycznych

Data: 17 marca 2025 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz również przesłać nam swoje zapytanie
na adres contact@innowise.com

Dlaczego Innowise?

2500+

specjalistów ds. IT

93%

klientów powracających

18+

lat doświadczenia

1300+

projektów zakończonych sukcesem

Powiązane treści

Blog

Jak zmieniamy medycynę dzięki VOKA

VOKA wykorzystuje technologię AR do usprawnienia szkoleń medycznych, przygotowania do operacji i poprawy wyników leczenia pacjentów.

Anastasia Ilkevich

kwi 8, 2025

Blog

Potęga analityki biznesowej w opiece zdrowotnej

Dowiedz się, jak narzędzia BI poprawiają opiekę nad pacjentami, obniżają koszty i optymalizują działalność szpitali dzięki decyzjom opartym na danych.

Aleh Yafimau

mar 3, 2025

Blog

Innowise otrzymuje certyfikat ISO 13485: co to oznacza dla naszych klientów?

Innowise uzyskał certyfikat ISO 13485, demonstrując światowej klasy standardy jakości dla rozwoju urządzeń medycznych.

Anastasia Ilkevich

lut 13, 2025

Blog

Blockchain w opiece zdrowotnej: praktyczne zastosowanie, korzyści i przykłady

Opieka zdrowotna spotyka blockchain: Jak zdecentralizowana technologia poprawia interoperacyjność i chroni prywatność pacjentów.

Aleh Yafimau

sty 28, 2025

Blog

RPA w opiece zdrowotnej: droga do wydajnej pracy

Dowiedz się, jak opieka zdrowotna automatyzuje planowanie, fakturowanie, wprowadzanie danych i ogranicza błędy dzięki botom RPA.

Anastasia Ilkevich

sty 20, 2025

Blog

1TP49Koordynacja opieki: znaczenie interoperacyjności w opiece zdrowotnej

Dowiedz się, jak systemy opieki zdrowotnej bezpiecznie udostępniają dane, aby poprawić jakość opieki i zmniejszyć liczbę błędów.

Anastasia Ilkevich

sty 16, 2025

Blog

Veeva kontra Salesforce: Który CRM wybrać w branży opieki zdrowotnej w 2025 roku

Zobacz proste porównanie Veeva i Salesforce dla służby zdrowia: funkcje, ceny i najlepsze przypadki użycia.

Anastasia Ilkevich

gru 30, 2024

Blog

Integracja danych w opiece zdrowotnej: klucz dla niezawodnej opieki nad pacjentami

Przełamywanie silosów danych: najlepsze praktyki integracji EHR, systemów laboratoryjnych i urządzeń do noszenia w sieciach opieki zdrowotnej.

Aleh Yafimau

gru 12, 2024

Blog

Najlepsze systemy ERP dla branży farmaceutycznej w 2025 roku

Dowiedz się, dlaczego najlepsi producenci leków polegają na oprogramowaniu ERP do kompleksowej kontroli produkcji i zgodności z przepisami.

Labutin Michael

gru 10, 2024

Blog

Sztuczna inteligencja, a opracowywanie leków

AI w farmacji: Jak ML i modelowanie predykcyjne skracają czas i koszty opracowywania leków, jednocześnie zwiększając wskaźniki sukcesu.

Roman Sen

gru 9, 2024

Blog

Tworzenie aplikacji dla zdrowia psychicznego

Odkryj podstawowe funkcje skutecznych aplikacji dla zdrowia psychicznego, od bezpiecznych danych użytkownika po spersonalizowaną terapię.

Anastasia Ilkevich

gru 4, 2024

Blog

W drodze do doskonałości opieki nad pacjentami: korzyści płynące z analityki danych w opiece zdrowotnej

Zobacz, jak narzędzia do analizy danych zmieniają opiekę zdrowotną dzięki szybszym decyzjom, spersonalizowanej opiece i oszczędnościom w całym systemie.

Philip Tihonovich

lis 27, 2024