16 min läsning

AI inom hälso- och sjukvården: transformativ teknik för ditt företag

Hälsovård

AI har utvecklats med stormsteg och penetrerar branscher i en rasande takt och håller nu på att förändra hälso- och sjukvårdsbranschen - från hur diagnoser ställs till hur behandlingar administreras.

Framsteg är att förvänta, men det väcker frågan; hur hjälper AI till inom sjukvårdsbranschen? I den här artikeln kommer vi att utforska AI-tekniken inom sjukvården, hur den kommer att utvecklas och hur din organisation inom sjukvården eller life science kan dra nytta av dess potential redan nu.

Betydelsen av artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården

Fram till 2035 förväntas AI-marknaden för hälso- och sjukvård att stiger till $77.46B ökar med 18,2% per år. Marknadsexpansionen visar på den växande betydelsen av AI inom sjukvården, i takt med att befolkningen åldras och kroniska sjukdomar dominerar de medicinska diagrammen. FDA erkänner också potentialen för AI inom sjukvården. Fram till 2025 har myndigheten auktoriserat mer än 1.000 AI-aktiverade SaMD (mjukvara som medicinteknisk produkt), där de mest populära kategorierna är radiologi, kardiologi och neurologi.

Det är inte bara IT-experter som jag som välkomnar AI inom sjukvården. Den amerikanska läkarföreningen fann att 65% av läkarna ser fördelar med AI72% tror att det kan hjälpa till med diagnostik och 69% med optimering av arbetsflöden. Dessa positiva känslor, tillsammans med verkliga resultat som bevisar AI:s roll inom sjukvården, driver sjukvårdsföretagen mot Utveckling av artificiell intelligens.

Hur AI används inom sjukvården

Den användning av artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården har praktiskt taget inga gränser, vilket gör branschen bättre för både patienter och läkare. Denna mångsidighet är förmodligen anledningen till att 93% av företagen inom hälso- och sjukvård och life science planerar att öka sina AI-utgifter under 2025. Här listar vi några tillämpningar av AI inom hälso- och sjukvårdssektorn som du kan betrakta som en värdefull investering.

Triage och diagnostik

AI-algoritmer i vårdlösningar analyserar patientens symtom och sjukdomshistoria för att underlätta triagering och diagnostik. Till exempel kan AI-chattbottar fråga patienter om deras symtom före ett besök, sammanställa en journal och hänvisa dem till rätt läkare. AI-baserade system hjälper också läkare att upptäcka avvikelser i bilder som röntgen och magnetröntgen. Ett särskilt Projekt för AI-diagnostik inspirerade mig: med hjälp av statistisk analys hjälper det hitta patienter med högre risk för odiagnostiserad Alzheimers sjukdom, Demenssjukdom, och kognitiv försämring.

Övervakning av patienter

Tillsammans med medicintekniska produkter och wearables övervakar AI-drivna appar kontinuerligt patienternas vitala tecken och skickar data i realtid till vårdpersonalen. AI kan spåra en diabetespatients blodsockernivåer via en uppkopplad glukometer, förutse potentiella kriser och varna patienter och läkare så att de kan vidta åtgärder. Vårdgivare kan använda AI inte bara för övervakning i hemmet utan även för sjukhusvistelser. Sahyadri sjukhus redan gör det: leverantören analyserar vitalparametrar på avdelningar utanför intensivvårdsavdelningar med hjälp av AI.

Behandling av patienter

AI inom patientvård används för att anpassa behandlingsplaner och hjälpa till med terapeutiska beslut. AI-algoritmer analyserar patientdata för att föreslå skräddarsydda behandlingsalternativ baserat på sjukdomshistoria och hälsodata i realtid. Smarta system kan också beräkna läkemedelsdoser och korsreferera läkemedelsinteraktioner, vilket hjälper läkarna att fastställa de bästa vårdalternativen. Ett liknande system implementerades på Nivel Primary Care och ökade antalet lyckade behandlingar av urinvägsinfektion (UTI) från 75% till 80%.

Administrativa arbetsflöden

Automatisering av rutinuppgifter, AI inom sjukvården tar över tröttsamma arbetsflöden som schemaläggning, fakturering och försäkringsverifiering. Chattbottar hantera patientförfrågningar om tillgängliga läkare eller försäkringsskydd, medan AI-system säkerställer korrekt faktureringskodning, minska antalet fel och effektivisera backoffice-verksamheten. Vissa företag drar redan nytta av AI för administrativ verksamhet. Impower, en telepsykiatrisk mottagning, har till exempel implementerat ambient listening för att generera kliniska anteckningar och minskade dokumentationstiden med 23%.

Analys av vårddata

Organisationer använder AI inom hälso- och sjukvården att aggregera och analysera stora datamängder, extrahera meningsfulla kliniska och affärsmässiga insikter. Prediktiva modeller förutspår trender för sjukhusinläggningar eller patientresultat genom att analysera mönster i tidigare fall. Som ett resultat av detta bidrar AI-analyslösningar till resursallokering och förbättrad operativ effektivitet inom hälso- och sjukvårdsnätverk. AI är till stor del orsaken till den förväntade ökningen av marknaden för analys av vårddata, som kommer att växa med 21,41% fram till 2034.

Forskning och utveckling

Genom att analysera massiva biologiska dataset, identifiera lovande molekyler och förutsäga läkemedelseffektivitet, AI inom hälso- och sjukvårdsbranschen påskyndar FoU-processen. Innan de fysiska testerna ens har påbörjats kan forskarna simulera interaktioner mellan olika substanser, testa hypoteser och optimera medicintekniska produkter med hjälp av AI. Till exempel kan Intermountain Hälsa använder redan AI i sin fenotypningsforskning för att upptäcka olikheter och underliggande mekanismer vid kritiska sjukdomar och utveckla behandlingsprogram.

"Även om AI inom sjukvården kan vara mycket kraftfullt ersätter det inte mänskliga läkare, utan hjälper dem bara att fatta beslut. De statliga myndigheterna håller dock ett vakande öga på dessa appar, så utvecklingen kräver efterlevnad i alla led. Vi på Innowise är väl utrustade för att tillhandahålla AI-tjänster inom hälso- och sjukvård och teknisk dokumentation för ytterligare myndighetsgodkännande. Det är inte bara ord: vi har en ISO 13485-certifiering och är stolta över dussintals framgångsrika projekt för industrin."

Aleh Yafimau

Leveransansvarig på Innowise

Är du redo att utnyttja AI-potentialen inom sjukvården?

AI-lösningar inom hälso- och sjukvård

Oavsett om du vill förbättra operativa arbetsflöden eller påskynda läkemedelsupptäckten finns det lösningar som kan förändra ditt företag - och jag och mitt team är redo att hjälpa dig med det. Här är några av de AI-lösningar som vi kan utveckla eller implementera.

Medicinsk bildanalys

AI-drivna verktyg för medicinsk bildbehandling tolka röntgen-, magnetkamera- och datortomografiundersökningarDe förbättrar den diagnostiska noggrannheten och snabbar upp processerna. Dessa lösningar hjälper radiologer att upptäcka potentiella problem tidigare, eftersom de automatiskt markerar avvikelser som tumörer, frakturer eller bensporer. För SimonMed, en leverantör av medicinsk bildbehandling, hjälpte AI-verktyg för radiologi generera resultatrapporter 82% snabbare.

Kliniskt beslutsstöd

I kliniska beslutsstödsystem (CDSS) analyserar AI stora mängder patientdata för att hjälpa läkare att fatta välgrundade beslut om diagnos och behandling. Oftast kan dessa lösningar förhindra doseringsfel, flagga för inkonsekvenser och föreslå precisionsbehandlingar baserat på individuella hälsojournaler. Ungefär hälften av alla läkare i världen är överens om att år 2031 kommer minst 50% av medicinska beslut kommer att fattas med hjälp av AI-baserade CDSS-verktyg.

Fjärrpatientövervakning

AI-förstärkta RPM-system analyserar data från bärbara enheter och uppkopplad medicinsk utrustning för att upptäcka trender som kan undgå läkare eller sjuksköterskor. Dessa applikationer kan också köra sofistikerade algoritmer för att hjälpa patienter att hantera sjukdomar - till exempel beräkna optimalt insulinintag eller upptäcka sömnapnéepisoder. Förresten, marknaden för AI RPM kommer att öka med 26,6% årligen från 2024 till 2033blir allt mer populära för hantering av kroniska sjukdomar.

Smarta lösningar för psykisk hälsa

Psykiatrisk vård blir alltmer svårtillgänglig på grund av bristen på personal, integration av AI inom hälso- och sjukvården appar kan vara ett bra sätt att erbjuda människor stöd och hjälpmedel i realtid. AI analyserar användarinmatningar, upptäcker trender i känslomässiga tillstånd och anpassar rekommendationer, vilket gör det lättare för människor att hantera utmaningar inom psykisk hälsa. Studier visar att allmänhetens uppfattning om AI inom mental hälsa är ganska positiv. Nästan 50% av de tillfrågade i USA tror att AI i appar för psykisk hälsa kan vara till nyttaså det är definitivt en trend att hålla ögonen på.

Smarta lösningar för praktikhantering

Inom practice management-lösningar hjälper AI-funktioner till att hantera dagliga arbetsflöden - schemaläggning av möten, planering av personalskift, ifyllande av klinisk dokumentation och hantering av fakturering och försäkringsanspråk. Tack vare AI inom hälso- och sjukvården, kan vårdgivarna fokusera mer på patientvården istället för att lägga tid på pappersarbete och liknande. Den medicinska personalen är mycket förtjust i lösningar som förenklar arbetsflödena. I en nyligen genomförd undersökningaustraliensiska sjuksköterskor uttryckte sitt behov av automatisering inom felbenägna områden som medicinsk dokumentation.

AI-drivna patient- och hälsoappar

Appar för livsstilshantering som drivs av AI hjälper individer att följa viktiga hälsomått som sömn, fysisk aktivitet och kost. Genom att tillhandahålla personliga rekommendationer och påminnelser kan dessa appar främja hälsosammare vanor och öka patientengagemanget, se till att användarna blir mer engagerade i sitt välbefinnande och hjälpa till att hantera hälsorisker proaktivt. AI-drivna mobila hälsoplattformar kan redan minska riskerna för hjärt- och kärlsjukdomar med 11,2%-16,1%.

Programvara för läkemedelsupptäckt

AI underlättar läkemedelsupptäckten eftersom den hjälper till att bearbeta komplexa biologiska data, simulera molekylinteraktioner och identifiera lovande föreningar och potentiella behandlingar. Denna teknik hjälper läkemedelsutvecklare att avsevärt minska den tid som läggs på tidig upptäckt och förbättra framgångsgraden. Ett av de mest fantastiska exemplen inom området är en GenAI-modell som utvecklats vid University of California att påskyndar framtagningen av nya läkemedel.

Programvara för kliniska prövningar

AI-mjukvara effektiviserar kliniska prövningar genom att automatisera rekrytering av deltagare och datainsamling. Med hjälp av prediktiva modeller kan dessa system identifiera lämpliga deltagare från stora datamängder, vilket påskyndar rekryteringen och säkerställer en effektivare prövningsprocess. En framgångssaga inom detta område inspirerade mig särskilt: forskarna från Nationella institutet för hälsa utvecklat TrialGPT, en AI-mjukvara som matchar frivilliga med kliniska prövningar. Använda verktyget, Läkarna lägger 40% mindre tid på att screena patienter för prövningar utan att äventyra noggrannheten.

Olika typer av AI-teknik inom hälso- och sjukvården

ML & prediktiv analys

Maskininlärningsmodeller inom sjukvården analyserar stora datamängder, t.ex. patientjournaler och laboratorieresultat, för att identifiera mönster eller förutsäga resultat. En algoritm kan bedöma patientens hälsa och förutse risken för återinläggning, vilket hjälper vårdteamen att bättre hantera vården och resursfördelningen. Vissa prediktiva modeller kan till och med bidra till att sänka dödligheten. Tampa General Hospital lyckades till exempel minska den tidiga dödligheten i sepsis från 6% till 4% med tekniken.

Computer vision

AI-drivna medicinska bildverktyg tolkar röntgenbilder, magnetröntgen eller datortomografi genom att upptäcka avvikelser som kan förbises av mänskliga ögon. Dessa system använder djupinlärning för att identifiera tumörer eller frakturer, vilket påskyndar den diagnostiska processen och stöder radiologernas beslutsfattande. Allt fler företag ser värdet av AI inom medicinsk bildbehandling, och marknaden för datorseende återspeglar denna entusiasm. Fram till 2034 förväntas den räckvidd $56.7Boch växer med 36,7% per år.

Behandling av naturliga språk

NLP bearbetar och organiserar både talat och skrivet språk till användbar data. Inom sjukvården används verktyg för taligenkänning omvandla läkar- och patientkonversationer eller dikteringar till strukturerad, användbar informationvilket gör att vårdpersonal enkelt kan uppdatera patientjournaler utan att behöva lägga tid på manuell datainmatning. Studier visar att NLP för medicinsk autokomplettering kan minska antalet tangenttryckningar för att fylla i dokumentation med 67%.

AI-aktiverad robotiserad processautomation (RPA)

RPA-botar med AI hantera repetitiva administrativa uppgifter som hantering av försäkringsanspråk eller schemaläggning av möten. Dessa robotar, förstärkta med OCR och NLP, extraherar relevanta data från dokument eller e-postmeddelanden, vilket gör verksamheten mer effektiv och frigör sjukhuspersonal för mer kritiska aktiviteter. Till exempel Expion Health ökade antalet behandlade anspråk med 600% efter implementering av AI RPA.

AI-verktyg för hälso- och sjukvård som vi implementerar

Förutom kundanpassad utveckling anpassar och implementerar vi färdiga verktyg så att du snabbare kan dra nytta av fördelarna med AI. Kolla in några plattformar som våra kunder inom hälso- och sjukvården redan använder.

Chatbots

Azure Hälsobot tillhandahåller chatbotfunktioner för interaktion med patienter. Verktyget är tränat för att känna igen medicinska termer och kommunicera om hälso- och sjukvårdsfrågor. Det analyserar patienternas symtom och klagomål och svarar på vanliga patientfrågor och funderingar.
IBM watsonx Assistent är ett smart konversationsverktyg som gör det möjligt för vårdorganisationer att ge patienterna korrekt och kontextuell support 24/7.

NLP

Textanalys för hälsa, ett AI-verktyg som utvecklats av Azure, gör det möjligt att extrahera medicinsk information från olika texter och dokument, t.ex. sjukdomshistorik, kliniska anteckningar eller läkemedelsrecept.
API för naturligt språk inom hälso- och sjukvårdensom är en del av Googles ekosystem, hjälper till att extrahera relevant data från medicinska dokument och erbjuder omfattande analysfunktioner.
Amazon Comprehend Medical har funktioner för att upptäcka entiteter och extrahera medicinska data, så att den till exempel kan användas för att identifiera diagnoser och procedurer i patientjournaler.
Amazon Transkribera medicinsk är ett taligenkänningsverktyg som enkelt upptäcker medicinska termer, förkortningar och akronymer under diktamen.
Amazon HealthScribe hjälper till att automatiskt generera kliniska anteckningar baserat på samtal mellan patient och läkare.
Kramande ansikte för hälsa erbjuder förtränade modeller för medicinsk textigenkänning och ett omfattande bibliotek för NLP-relaterade uppgifter, som diktering och textgenerering.

Datahantering och analys

Amazon HealthLake är en HIPAA-godkänd molnbaserad medicinsk lagring som gör det möjligt för användare att omvandla data med NLP och få insikter med hjälp av analysverktyg.
IBM Watson Discovery låter företag analysera stora medicinska dataset och dra slutsatser om kliniska och operativa observationer.
IBM Watson för genomik möjliggör tolkning av genomiska data för att leverera individanpassad patientvård.

ML & prediktiv analys

AutoML-tabeller från Google hjälper till att bygga ML-modeller för att analysera patientdata, t.ex. hälsohistorik, vitalparametrar, symtom och laboratorietester.
DeepMindär ett kraftfullt verktyg för omfattande analys av medicinsk data och för att förutse komplikationer.
Philips HealthSuite erbjuder avancerade AI-funktioner, bland annat för medicinsk bildanalys.
NVIDIA Clara Train förenklar utbildningen av medicinska ML-modeller, inklusive tekniker som transfer learning, federated learning och AutoML.
NVIDIA Clara-distribution gör det möjligt att implementera AI-modeller för arbetsflöden inom medicinsk bildbehandling, t.ex. röntgenanalys eller segmentering av medicinska bilder.
BigML erbjuder ett brett utbud av ML-modeller (t.ex. för bedömning av komplikationsrisker) som är färdiga att implementeras.

Verkliga exempel på AI inom medicin och hälsovård

Med över 60 framgångsrika sjukvårdsprojekt i vår portfölj vet Innowises team allt om AI-utveckling inom sjukvården. Här är några framstående medicinska AI-projekt som vi har genomfört.

Fördelar med AI-system inom hälso- och sjukvården

Under vår mångåriga erfarenhet av tjänster för utveckling av programvara för hälso- och sjukvårdhar vi på nära håll sett hur AI inte bara kan effektivisera processer utan också ge konkreta fördelar för företag och patienter.

Fokus på förebyggande vård

AI gör det möjligt för vårdgivare att gå från reaktiv till proaktiv vård, vilket leder till bättre patientresultat och minskade långsiktiga vårdkostnader. Med prediktiv analys, AI-lösningar inom hälso- och sjukvård hjälp identifiera riskpatienter, ge vård i ett tidigt skede och förebygga allvarliga hälsoproblem innan de uppstår.

Snabbare FoU

Sjukhus använder AI för att effektivisera resurshanteringen - från inskrivning av patienter till bemanning och sängtilldelning. AI-verktyg analyserar historiska data för att förutse ökad efterfrågan, vilket hjälper sjukhusen att fatta smartare beslut och fördela resurser där de behövs som mest, vilket minskar ineffektiviteten i verksamheten.

Förbättrad noggrannhet

Med hjälp av AI-lösningar kan läkare ställa mer exakta diagnoser snabbare, vilket är avgörande för att rädda liv. AI kan också minska antalet medicinska fel - och enligt Forskning vid Johns Hopkins University, misstag bidrar till över 250.000 dödsfall i USA varje år.

Lägre kostnader

AI kan bryta ner geografiska barriärer: patienter i avlägsna eller underförsörjda områden kan få medicinsk vägledning och uppföljning i rätt tid. Med AI-drivna chatbottar, telemedicinska konsultationer och smart övervakning kan vårdgivarna se till att ingen patient lämnas kvar.

Effektivare verksamhet

Tack vare AI-modeller kan forskare utveckla nya, mer effektiva läkemedel och behandlingar snabbare. Eftersom upptäckterna först testas i simulerade miljöer bidrar det till att korrigera ineffektivitet och påskynda kliniska prövningar.

Bättre tillgång till vård

Samtidigt som AI förbättrar vårdkvaliteten minskar det också vårdgivarnas kostnader. Enligt en rapport från Harvard School of Public Healthberäknas AI öka till minska behandlingskostnaderna med 50% när den används för diagnostik.

Låt oss utnyttja AI för din vårdverksamhet

Utmaningar och etiska överväganden kring AI inom hälso- och sjukvården

Begränsad tillgång till data av hög kvalitet

Vi rekommenderar att man inrättar centraliserade datalager som sammanställer och rensar data från olika källor. Samarbete med sjukhus, forskningsinstitut och vårdorganisationer kan bidra till att skapa standardiserade datauppsättningar av hög kvalitet. Genom att utnyttja AI-drivna verktyg för datahantering kan man också förbättra datanoggrannheten och tillgängligheten för utbildningsmodeller.

AI modellerar partiskhet

För att minska AI-bias fokuserar våra datavetare på att säkerställa mångfald i de datauppsättningar som används för utbildning. Detta innebär att samla in data från ett brett spektrum av demografier eller skapa specialiserade datauppsättningar som är representativa för målpopulationen. Regelbunden testning av partiskhet, kontinuerlig modellförfining och transparent granskning kan hjälpa AI att leverera korrekta och rättvisa resultat.

Etiska betänkligheter och allmänhetens misstro

En studie visar att kliniker motsätter sig AI inom hälso- och sjukvården eftersom de behöver lära sig nya färdigheter, så omfattande utbildning kan göra övergången enklare. AI-system bör introduceras gradvis och börja med icke-kritiska applikationer som schemaläggning eller patientövervakning. När man använder AI för komplexa kliniska scenarier föreslår vi att man implementerar en beslutsvalidering från en läkare.

Datasekretess och datasäkerhet

För att upprätthålla datasäkerhet och integritet är det viktigt att implementera end-to-end-kryptering och följa HIPAA, GDPR, FDA och MDR. Regelbundna säkerhetsrevisioner och anonymiseringstekniker för känsliga patientdata kan också förbättra lösningens säkerhet. Om du tvivlar på integriteten rekommenderar vi att du samarbetar med ett erfaret företag som utvecklar programvara för hälso- och sjukvården och som känner till alla detaljer.

Högre implementeringskostnader

Du måste noggrant planera omfattningen av AI-programvara för hälso- och sjukvården så att projektkostnaderna inte staplas på hög. Att använda färdiga AI-verktyg - som t.ex. moduler för taligenkänning - istället för att utveckla dem från grunden kommer definitivt att minska lösningskostnaderna. Vi rekommenderar också att du börjar med högprioriterade funktioner eller pilotprojekt för att få ROI snabbare och gradvis skala upp projektet.

Visa alla Visa mindre

AI inom hälso- och sjukvårdsbranschen: framtida trender

I vårt senaste artikel om förutsägelse av trender inom hälso- och sjukvårdendominerar AI-drivna lösningar listan. Det är bara naturligt: tekniken har funnits ganska länge nu, och de senaste årens AI:s effektivitet inom hälso- och sjukvården har bevisats inom många områden. Här är viktiga tekniktrender där AI är på väg att göra ett genombrott.

Intelligenta virtuella assistenter för patienter och läkare

Användningen av intelligenta virtuella assistenter kommer bara att öka - marknaden förväntas växa med en CAGR på 24,7% från 2024 till 2034. Smarta assistenter kommer att blir allt vanligare både bland patienter och läkareDet ger möjlighet till patientstöd dygnet runt, förenklar den kliniska dokumentationen, minskar utbrändheten bland läkare, ökar effektiviteten och förbättrar patientengagemanget.

Personanpassad medicin förbättrad med AI

AI:s förmåga att analysera omfattande patientdata, inklusive genomisk information, kommer att ge personlig medicin en skjuts framåt. Visar positiva resultat inom onkologi och framåt kommer AI-drivna skräddarsydda behandlingar att förbättra resultaten och minska biverkningarna av behandlingen. Personanpassad AI-medicin kommer att öppna nya möjligheter för vårdteamen, så att patienterna kan få de mest effektiva behandlingarna baserat på deras unika genetiska profiler.

AI digitala tvillingar

AI-drivna digitala tvillingar kommer att vara en omvälvande kraft inom sjukvården: genom att skapa virtuella kopior av patienter, organ och sjukvårdssystem kommer läkare att kunna testa behandlingen och göra förutsägelser om sjukdomsförloppet. Att kombinera AI, IoT och dataanalys för att skapa dessa simuleringar kommer att bana väg för mycket personliga vårdplaner och effektivare arbetsflöden inom vården.

Generativa AI-modeller

Enligt McKinsey, över 70% av vårdorganisationerna implementerar, planerar att implementera eller har redan implementerat GenAIså tekniken är redo att ta fart. Generativ AI kommer att generera kliniska anteckningar, underlätta forskningsprojekt och anpassa patientkommunikation och vårdplaner, vilket leder till bättre patientresultat och effektivitet i verksamheten.

Robotassisterad kirurgi

AI-förstärkt robotassisterad kirurgi kommer att växa exponentiellt och erbjuda kirurgerna exakt planering och utförande av komplexa ingrepp. Dessa AI-drivna robotar kommer att använda realtidsdata för att vägleda kirurger och hjälpa dem att navigera i komplexa områden med hög precision - vilket gör kirurgin säkrare, mindre invasiv och kräver kortare återhämtning.

Virtuella sjukhus som drivs av AI

Förutom IoT kommer AI att vara en viktig teknik bakom nästa generations virtuella sjukhus som tillhandahåller avancerad vård på distans. AI-lösningar som integreras i de virtuella sjukhusens IT-ekosystem kommer att analysera stora mängder patientdata - från sjukdomshistoria till vitala värden i realtid - föreslå justeringar av vårdplaner, bedöma behandlingsföljsamhet och effektivitet samt förutse hälsohändelser.

Nu är det dags att införa AI inom sjukvården

Så vad är AI inom hälso- och sjukvården - en lukrativ investering eller ett trendigt modeord? Personligen tycker jag att saken är klar: AI-funktioner kommer snart att vara en självklar del av många lösningar inom hälso- och sjukvård och life science. Artificiell intelligens inom hälso- och sjukvård och medicin kan användas inom nästan alla specialiteter och ge imponerande fördelar.

Framtiden är här och om du anammar AI-driven sjukvård nu kommer du att se till att ditt företag ligger steget före i det konkurrensutsatta landskapet. Om du vill utveckla AI-programvara för hälso- och sjukvård eller komplettera en befintlig lösning med avancerad teknik är Innowise din tjänster för utveckling av medicinsk programvara leverantör.

Anastasia Ilkevich Portföljförvaltare inom hälsovård och medicinteknik

Datum: 17 mars 2025

Anastasia Ilkevich Portföljförvaltare inom hälsovård och medicinteknik

Datum: 17 mars 2025

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.