5 min att läsa

Artificiell intelligens i vården

AI och ML

BI och dataanalys

Hälsovård

Trender

COVID-19 har belyst de viktigaste luckorna i den globala vården. Det blev uppenbart att innovationer krävdes för att göra branschen mer effektiv, och artificiell intelligens (AI) kunde påverka hälso- och sjukvården djupt. Som nämnts av Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, generaldirektör för Världshälsoorganisationen, först efter spridningen av COVID-19 blev det uppenbart att länder inte hade den nödvändiga kapaciteten att samla in och använda hälsodata, särskilt mitt i en pågående kris. Ett av AI:s första svar på den globala pandemin var samarbetet mellan TytoCare och Sheba Medical Center i Israel. De levererade patienter med speciella stetoskop som lyssnade på sina hjärtan direkt i sina hem och överförde bilderna av patienternas lungor till specialvården för att spara diagnostiden. I det här blogginlägget kommer Innowise att lyfta fram hur det medicinska området kan dra nytta av AI under perioden efter pandemin och ge mer intressanta exempel av liknande slag.

Vad är artificiell intelligens i vården?

Sjukhuspersonal och läkare kan få tillförlitliga datadrivna CDS (Clinical Decision Support) genom maskininlärning. I synnerhet, kan artificiell intelligensteknik effektivt analysera hälsojournaler och bilder samt kliniska prövningsdata. Som ett resultat kan hälso- och sjukvårdsorganisationer förbättra både diagnostikens hastighet och kvalitet, vilket sparar fler liv.

Hur AI förändrar vården

Det finns flera fördelar med AI inom vården, inklusive automatisering av uppgifter, snabbare och effektivare diagnostik och säkrare operationer. Till exempel analyserar bärbar hälso-och sjukvårdsteknik som använder AI data och informerar användaren och vårdgivaren om potentiella hälsorelaterade risker och problem. FitBit, ett av de mest anmärkningsvärda namnen i branschen, har utvecklat en avancerad hälsoklocka Sense för att spåra sådana mätvärden som syremättnad, hudtemperatur, stressnivå, hög eller låg hjärtfrekvens, andningsfrekvens, sömn och uppvaknande, snarkning, hudfärg och till och med menstruationshälsa i realtidsläge. En kund får giltiga data direkt på FitBit-appen installerad på en smartphone och kan dela data med en vårdgivare för vidare konsultation eller diagnos.Ett annat framgångsrikt exempel på AI-implementering i praktisk kirurgi är roboten som utvecklats av Borns Medical Robotics. Det kan utföra minimalt invasiva operationer på distans. Roboten kan vara särskilt användbar för att utföra operationer i isolerade områden, till exempel de som drabbats av krig. Londonbaserat medicinskt teknikföretag för Digital kirurgihar under tiden introducerat artificiell intelligens som guidar kirurger genom varje steg i en operation, vilket avsevärt minskar det möjliga dödliga resultatet.Ett av fallen med AI: s lysande införlivande i vården går tillbaka till 2016. University of Iowa Hospital and Clinics implementerade AI-teknik i sina kirurgiska ingrepp. Det förutsäger sannolikheten för infektion under operationen redan innan läkaren stänger såret. Som ett resultat har sjukhuset minskat infektionen efter operationen med 74% och sparat 1,2 miljoner dollar.Insider Intelligence uppger att cirka 30% av hälso-och sjukvårdskostnaderna är relaterade till administrativa uppgifter. AI underlättar förauktoriseringsförsäkring, samt snabbt kontrollerar obetalda räkningar, hjälper till att bearbeta patientjournaler och förenklar därmed arbetsbördan för sjukhuspersonal.

Exempel på AI inom hälso- och sjukvården

Artificiell intelligens för hälso- och sjukvården är på väg att revolutionera branschen och hjälpa vårdgivare att ta itu med kommande utmaningar. Här har vi valt ut de mest levande Exempel på AI inom hälso- och sjukvården från det verkliga livet.

Maskininlärning och djupinlärning

Inom hälso-och sjukvården kan maskininlärningstekniker tillämpas i många innovationer. Till exempel, enligt Mercury DataScience-portalen, maskininlärning (ML) förväntas avsevärt förbättra kliniska prövningar i centrala nervsystemet, med tanke på svårigheten att diagnostisera CNS-sjukdomsprogression. Maskininlärning kan göra de mest exakta förutsägelserna av framtida resultat via regelbaserad logik och mönsterigenkänning. Detta minskar i sin tur tid och kostnader vid genomförandet av kliniska prövningar.Ett annat framgångsrikt exempel på ML och DL (deep learning) inom hälso-och sjukvården är Subtle Medical. Företaget ger tydligare medicinska bilder för radiologer. Dess produkt SubtleMR blockerar bildbrus, med fokus på områden som huvud, nacke, bröst och buk. Som ett resultat förvärvar radiologer bilder av högre kvalitet.Deep learning nätverk förbättrar klinisk praxis, i synnerhet DL-algoritmer används ofta för detektion av diabetisk retinopati. Till exempel genom att bygga ett Konvolutionsneuralt nätverk, kommer Aravind Eye Hospital att kunna uppskatta svårighetsgraden av patientens blindhet genom att helt enkelt titta på ögat.Dessutom , som anges i studien publicerad på Hälso-ITAnalytics, identifierade CNNs (convolutional neural networks), baserat på DL, melanom dermatologisk sjukdom med mer än 10% noggrannhet än experter.

Fysiska robotar

Robotar har funnits ganska länge och utför olika åtgärder från att lyfta varor till att leverera leveranser. AI-chattbottar är kanske de mest populära. Idag är sannolikheten för att införliva dem i hälso-och sjukvården mer påtaglig. Sedan år 2000 har till exempel kirurgiska robotar godkänts i USA som "boosters" för läkare. Till exempel kan de sy sår mest exakt eller skapa invasiva snitt. Kanske är de vanligaste kirurgiska ingreppen med deltagande av fysiska robotar (säkert viktiga beslut ännu efter läkarna) prostata, gynekologiska samt nacke och huvudoperationer.

Diagnos och behandlingsapplikationer

Artificiell intelligens implementerades först i diagnos och behandling redan på 1970-talet med MYCIN-diagnostiserade infektioner av blodburet bakteriellt ursprung. Det förblev dock vid Stanford och nådde inte klinisk praxis på grund av otillräcklig kraft. Situationen har förändrats dramatiskt med tekniska framsteg. Nästan varje vecka lanserar forefront AI-företag AI-applikationer inom vården för diagnos och andra medicinsk behandling och garanterar likvärdiga eller till och med mer exakta resultat.

På samma gång, sådana appar adresserar oftast bara en enda aspekt av vård snarare än komplexa problem. Ändå finns det några undantag. MySugr Diabetes tracker app tillåter användare att sätta in sitt dagliga blodsocker, bolus, kolhydrater och uppskattat HbA1c (Glykerat Hemoglobin) på en gång. På så sätt får patienten bättre kontroll över sitt tillstånd och kan vidarebefordra informationen till sin läkare för effektivare behandling.

Virtuell verklighet i vården

Virtual Reality-lösningar gör det möjligt för patienter och vårdgivare att interagera med simulerade miljöer. Detta kan innebära smärtlindring och rehabilitering, samt kirurgi utbildning. Och om uppskattningen av den globala VR-marknaden för hälso-och sjukvård är cirka 2,07 miljarder dollar år 2022, år 2026, beräknas den nå 9,25 miljarder dollar, enligt ReportLinker.

VR kan implementeras i ai för hälso- och sjukvården på flera sätt:

Medicinsk utbildning: Teoretiskt lärande stöds av detaljerade 3D-medicinska modeller. Oftast kommer det att vara tillämpligt i anatomi lärande.
Medicinsk utbildning: Genom att byta den simulerade miljön i en VR-app deltar användarna praktiskt taget i ett träningsscenario. De vanligaste fallen av VR-medicinsk utbildning är simulering av medicinska förfaranden, testning av medicinsk utrustning och simulering av nödsituationer.
Kirurgi: VR minskar funktionell kompetensbrist snabbare. Det används i kirurgisk träning och pre-kirurgisk planering.
Smärtbehandling: VR avleder patientens uppmärksamhet, vilket sänker det extrema obehaget och smärtnivån och minimerar användningen av smärtstillande medel, vilket minskar vårdkostnaderna. Som framhävs i Nettohälsa, tillåter VR patienter att uppleva sina föredragna interaktiva miljöer, vilket hjälper dem att bekämpa smärta och obehag. I de flesta fall är effekten av VR vid smärtlindring levande genom akuta smärtor, kroniska smärtor, stress, mental hälsa och medicinsk smärta.

Framtiden för AI-sjukvård

Vi tror att artificiell intelligens kommer att ha en stor roll i hälso- och sjukvården. Utvecklingen av artificiell intelligenslösningsföretag för hälso-och sjukvård och AI-integration i sjukhussystem kommer att medföra dramatiska förändringar i sjukhusets patienthälsoutfall.

Den största utmaningen med artificiell intelligens inom vården är dock inte om apparna kommer att vara användbara och kraftfulla nog för att leverera exakta resultat utan snarare se till att de antas i daglig klinisk praxis. AI-appar måste godkännas av förordningar, undervisas till kliniker och accepteras av befolkningen.

Medan vi kan förvänta oss påtaglig användning av artificiell intelligens i klinisk praxis inom fem år blir det uppenbart att AI-system inte kan ersätta mänskliga kliniker helt. Tvärtom kommer de bara att förbättra och underlätta vården.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Anastasia Ilkevich Kundansvarig

Datum: 30 augusti 2022

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

IoT i byggbranschen: fördelar, framgångshistorier och trender

Blogg

Förebygga det som kan förebyggas: Användning av prediktiv analys inom hälso- och sjukvården

Blogg

CRM-utveckling för hälso- och sjukvården: lösningar, fördelar och funktioner

Blogg

Vad är DeFi i bankvärlden?

Blogg

Den ultimata guiden till de bästa CMS-plattformarna för e-handel 2024

Blogg

Digitala banktjänster 2024: 12 trender som ger dig ett försprång

Blogg

Liten täckning Utvecklingstrender för programvara 2024

Kodning av framtiden: 14 trender inom mjukvaruutveckling som du inte kan ignorera 2024

Blogg

Tokenisering av data: Framtiden för säker datahantering

Blogg

Litet omslag Artificiell intelligens inom diagnostikmarknaden (1)

Artificiell intelligens på diagnostikmarknaden

Blogg

Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvården

Blogg

Small cover Utvecklingen av P2P-transaktioner

Utvecklingen av P2P-transaktioner: en omfattande guide

Blogg

Digital tvilling i byggbranschen: fördelar, utmaningar och exempel från verkligheten

Har du en utmaning för oss?

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.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Artificiell intelligens i vården

Vad är artificiell intelligens i vården?

Hur AI förändrar vården