Zostaw swoje dane kontaktowe, a prześlemy Ci nasz oficjalny dokument e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Polityka prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

COVID-19 rzucił światło na najważniejsze luki w globalnej opiece zdrowotnej. Stało się oczywiste, że potrzebne są innowacje, aby uczynić branżę bardziej efektywną i sztuczna inteligencja (AI) może mieć znaczący wpływ na opiekę zdrowotną. Jak wspomniany dr Tedros Adhanom Ghebreyesus, dyrektor generalny Światowej Organizacji Zdrowia, dopiero po rozprzestrzenieniu się COVID-19 stało się oczywiste, że kraje nie mają niezbędnej zdolności do gromadzenia i wykorzystywania danych zdrowotnych, zwłaszcza w środku trwającego kryzysu. Jedną z pierwszych reakcji AI na globalną pandemię była współpraca TytoCare i Sheba Medical Center w Izraelu. Dostarczyli oni pacjentom specjalne stetoskopy, które słuchały ich serca bezpośrednio w ich domach i przesyłały obrazy płuc pacjentów do specjalnego systemu opieki, aby zaoszczędzić czas na diagnostykę. W tym wpisie na blogu Innowise podkreśli, w jaki sposób medycyna może skorzystać ze sztucznej inteligencji w okresie po pandemii i przyniesie więcej interesujących przykładów podobnego rodzaju.

Czym jest sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej?

Personel szpitala i lekarze mogą uzyskać niezawodne, oparte na danych CDS (wspomaganie decyzji klinicznych) dzięki uczeniu maszynowemu. W szczególności, Technologie sztucznej inteligencji mogą skutecznie analizować dokumentację medyczną i obrazy, a także dane z badań klinicznych. W rezultacie organizacje opieki zdrowotnej mogą poprawić zarówno szybkość, jak i jakość diagnostyki, ratując w ten sposób więcej istnień ludzkich.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

Jak sztuczna inteligencja zmienia opiekę zdrowotną

Istnieje kilka Korzyści ze sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnejw tym automatyzację zadań, szybszą i wydajniejszą diagnostykę oraz bezpieczniejsze operacje. Przykładowo, technologia opieki zdrowotnej do noszenia, która wykorzystuje sztuczną inteligencję, analizuje dane i informuje użytkownika oraz dostawcę opieki zdrowotnej o potencjalnych zagrożeniach i kwestiach związanych ze zdrowiem. FitBit, jedna z najbardziej znanych marek w branży, opracowała zaawansowany zegarek zdrowotny Zmysł do śledzenia takich wskaźników, jak nasycenie tlenem, temperatura skóry, poziom stresu, wysokie lub niskie tętno, częstość oddechów, sen i przebudzenie, chrapanie, cera, a nawet zdrowie menstruacyjne w trybie czasu rzeczywistego. Klient uzyskuje prawidłowe dane bezpośrednio w aplikacji FitBit zainstalowanej na smartfonie i może udostępnić je pracownikowi służby zdrowia w celu dalszej konsultacji lub diagnozy.Innym udanym przykładem wdrożenia sztucznej inteligencji w praktycznej chirurgii jest robot opracowany przez Borns Medical Robotics. Może zdalnie wykonywać minimalnie inwazyjne operacje. Robot może być szczególnie przydatny do przeprowadzania operacji w odizolowanych obszarach, takich jak te dotknięte wojną. Londyńska firma z branży technologii medycznych Digital SurgeryW międzyczasie wprowadziła sztuczną inteligencję, która prowadzi chirurgów przez każdy etap operacji, znacznie zmniejszając możliwy śmiertelny wynik.Jeden z przypadków genialnego zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej sięga 2016 roku. Szpital i kliniki Uniwersytetu Iowa wdrożyła technologię AI do swoich procedur chirurgicznych. Przewiduje ona prawdopodobieństwo zakażenia podczas operacji, jeszcze zanim lekarz zamknie ranę. W rezultacie szpital zmniejszył liczbę infekcji pooperacyjnych o 74% i zaoszczędził $1,2 miliona.Insider Intelligence podaje, że około 30% wydatków na opiekę zdrowotną jest związanych z zadaniami administracyjnymi. Sztuczna inteligencja ułatwia wstępną autoryzację ubezpieczenia, a także szybko sprawdza niezapłacone rachunki, pomaga przetwarzać dokumentację pacjentów, a tym samym upraszcza obciążenie personelu szpitala. 

Przykłady sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja dla opieki zdrowotnej ma zrewolucjonizować branżę i pomóc dostawcom usług medycznych w sprostaniu nadchodzącym wyzwaniom. Tutaj wybraliśmy najbardziej żywe Przykłady sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej z prawdziwego życia.

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie

W opiece zdrowotnej techniki uczenia maszynowego mogą być stosowane w wielu innowacjach. Na przykład, według Portal Mercury DataScience, uczenie maszynowe Oczekuje się, że uczenie maszynowe (ML) znacząco usprawni badania kliniczne ośrodkowego układu nerwowego, biorąc pod uwagę trudności w diagnozowaniu postępu choroby OUN. Uczenie maszynowe jest w stanie dokonywać najdokładniejszych prognoz przyszłych wyników za pomocą logiki opartej na regułach i rozpoznawaniu wzorców. To z kolei skraca czas i obniża koszty prowadzenia badań klinicznych.Innym udanym przykładem ML i DL (deep learning) w opiece zdrowotnej jest Subtle Medical. Firma zapewnia wyraźniejsze obrazy medyczne dla radiologów. Jej produkt SubtleMR blokuje szumy obrazu, koncentrując się na obszarach takich jak głowa, szyja, piersi i brzuch. W rezultacie radiolodzy uzyskują obrazy o wyższej jakości.Uczenie głębokie sieci usprawniają praktykę kliniczną, w szczególności algorytmy DL są szeroko stosowane do wykrywania retinopatii cukrzycowej. Na przykład, budując sieć Konwolucyjna sieć neuronowaAravind Eye Hospital będzie w stanie oszacować stopień ślepoty pacjenta, po prostu patrząc na oko.Ponadto, jak stwierdzono w badaniu opublikowanym na stronie HealthITAnalyticsCNN (konwolucyjne sieci neuronowe), oparte na DL, zidentyfikowały chorobę dermatologiczną czerniaka z dokładnością ponad 10% niż eksperci.
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

Roboty fizyczne

Roboty istnieją już od dłuższego czasu, wykonując różne czynności, od podnoszenia towarów po dostarczanie dostaw. Chatboty AI są prawdopodobnie najbardziej popularne. Obecnie prawdopodobieństwo włączenia ich do branży opieki zdrowotnej jest bardziej namacalne. Na przykład, od 2000 roku roboty chirurgiczne zostały zatwierdzone w Stanach Zjednoczonych jako "wspomagacze" dla lekarzy. Mogą one na przykład najdokładniej zszywać rany lub wykonywać inwazyjne nacięcia. Być może najczęstsze zabiegi chirurgiczne z udziałem robotów fizycznych (z pewnością ważne decyzje są jeszcze po lekarzach) obejmują operacje prostaty, ginekologiczne, a także operacje szyi i głowy.

Zastosowania w diagnostyce i leczeniu

Sztuczna inteligencja została po raz pierwszy zastosowana w diagnostyce i leczeniu w latach 70-tych XX wieku za pomocą MYCIN-.zdiagnozowany zakażeń bakteryjnych przenoszonych przez krew. Pozostał on jednak w Stanford i nie dotarł do praktyki klinicznej z powodu niewystarczającej mocy. Sytuacja zmieniła się diametralnie wraz z postępem technologicznym. Niemal co tydzień czołowe firmy zajmujące się sztuczną inteligencją uruchamiają aplikacje AI w opiece zdrowotnej do diagnostyki i innych zastosowań. leczenie zapewniając wyniki równe ludzkim lub nawet dokładniejsze. 

Jednocześnie takie aplikacje w większości dotyczą tylko jednego aspektu opieki, a nie złożonych kwestii. Istnieją jednak pewne wyjątki. Aplikacja do śledzenia cukrzycy MySugr pozwala użytkownikom na jednoczesne wprowadzanie dziennego poziomu cukru we krwi, bolusa, węglowodanów i szacowanego poziomu HbA1c (hemoglobiny glikowanej). W ten sposób pacjent uzyskuje lepszą kontrolę nad swoim stanem i może przekazać informacje lekarzowi w celu skuteczniejszego 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 odwraca uwagę pacjenta, zmniejszając w ten sposób ekstremalny dyskomfort i poziom bólu oraz minimalizuje stosowanie środków przeciwbólowych, zmniejszając w ten sposób wydatki na opiekę zdrowotną. Jak podkreślono w Net HealthVR pozwala pacjentom doświadczać preferowanych przez nich interaktywnych środowisk, pomagając im w ten sposób w walce z bólem i dyskomfortem. W większości przypadków skuteczność VR w leczeniu bólu jest widoczna w przypadku ostrych bólów, bólów przewlekłych, stresu, zdrowia psychicznego i bólu związanego z zabiegami medycznymi.
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

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!
autor
Anastasia Ilkevich Account Manager

Spis treści

Oceń ten artykuł:

4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog
Small cover The evolution of P2P transactions
Blog
Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania
Blog
Inteligencja decyzyjna
Blog
Blog
Kompletny przewodnik po Apache Airflow
Blog
Język Google' Carbon może zastąpić C++
Blog

Przyniósł nam wyzwanie?

    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?

    1

    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.

    2

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

    3

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

    4

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

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka