W jaki sposób zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej może być korzystne

Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już tylko modnym hasłem używanym w filmach science fiction; ma teraz zastosowania w świecie rzeczywistym. Obecnie technologia ta jest wykorzystywana do analiz predykcyjnych, nauki o danych i przetwarzania obliczeń mobilnych. Najważniejsze pytanie brzmi jednak, w jaki sposób zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej może być korzystne i jakie kamienie milowe może jeszcze osiągnąć w przyszłości.

Technologie sztucznej inteligencji mają reputację ostatecznie samowystarczalnych. Chociaż może to jeszcze minąć wiele lat, jego obecna iteracja już zapewnia dużą użyteczność dla wszystkich interesariuszy.

Dzisiaj przyjrzymy się bliżej wykorzystaniu AI w branży opieki zdrowotnej. Omówimy również jego konkretne przypadki użycia, które umożliwiły pracownikom służby zdrowia zapewnienie lepszych diagnoz, leczenia i opieki nad pacjentem.

Zanim skończysz czytać, będziesz wiedział dokładnie, w jaki sposób automatyzacja i uczenie maszynowe wpisują się w ogólny system opieki zdrowotnej. Będziesz także mieć jasne zrozumienie tego, co przyniesie przyszłość dla dalszego rozwoju tej ekscytującej technologii. Zacznijmy!

AI w opiece zdrowotnej – jak to działa

Początkowo technologia AI pomogła zautomatyzować procesy w różnych branżach, które uznano za zbędne i monotonne dla ludzkiej pracy.

Na przykład wczesne zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze usług samochodowych polegały jedynie na gromadzeniu i analizowaniu danych. Dostarczało to warsztatom podstawowych informacji o samochodach, ich historii serwisowej i ich właścicielach.

Teraz sprawy posunęły się daleko poza ten poziom. Rozwinął zdolność zapobiegania wypadkom. Teraz jest nawet w stanie przeanalizować nawyki jazdy konkretnego kierowcy i ogólny stan jego pojazdu. Na podstawie tej analizy może następnie wydać zalecenia, takie jak naprawa hamulców samochodu – natychmiast lub po przejechaniu określonej odległości.

Sztuczna inteligencja jest przydatna również w sytuacjach wypadków, ponieważ proces kontroli wizualnej pod kątem uszkodzeń samochodów został zautomatyzowany . Może określić zakres szkód i pomóc firmom ubezpieczeniowym w dostarczaniu opartych na zdjęciach szacunków napraw.

Sektor opieki zdrowotnej również zaobserwował ewolucję sztucznej inteligencji w podobny sposób. Dzięki digitalizacji dokumentacji medycznej sztuczna inteligencja skutecznie zmniejszyła również zużycie papieru. Pomogło również w utrzymaniu łatwego przepływu danych do firm ubezpieczeniowych, szpitali i pacjentów.

Nie popełnij błędu, sztuczna inteligencja jest stale ulepszana, ale wykazała spójność w swojej ewolucji, aby rozszerzyć swoje zastosowania. Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę, od poprawy produktywności zaplecza po pomoc w poprawie wyników opieki zdrowotnej .

Sztuczna inteligencja wytyczyła kierunek w odkrywaniu nowych metod leczenia, opracowywaniu nowych modeli i opracowywaniu szczepionek podczas pandemii Covid. Oprócz poprawy wyników i doświadczeń pacjentów, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować dorosłych i dzieci noszące maski na twarz i mierzyć standardy odległości społecznej.

Systemy AI działają na podstawie analizy ogromnych ilości danych dotyczących opieki zdrowotnej. Dane te mogą mieć postać badań klinicznych, obrazów i oświadczeń medycznych. Następnie lokalizuje spostrzeżenia i zmiany, które są zwykle niewykrywalne przez ręczne zestawy umiejętności człowieka.

Źródło obrazu

Algorytmy sztucznej inteligencji są nauczane przy użyciu wzorców danych głębokiego uczenia i etykietowania. Głębokie uczenie analizuje i interpretuje również dane w czasie rzeczywistym za pomocą rozszerzonej wiedzy z komputerów.

Implikacje sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej są ogromne. W oparciu o kilka raportów, sztuczna inteligencja i systemy sieci neuronowych w opiece zdrowotnej zostaną w tym roku wycenione na 6,7 ​​miliarda dolarów. Niezwykle ważne jest zrozumienie obecnego wpływu sztucznej inteligencji i potencjalnych przyszłych zmian w świetle tego gwałtownego wzrostu.

Oto wszystko, co AI pomaga w branży opieki zdrowotnej w skrócie:

• Klinicyści mogą ulepszać i dostosowywać strategie opieki nad pacjentem, zestawiając dane pacjentów, a następnie szybciej przewidywać lub diagnozować choroby .
• Płatnicy opieki zdrowotnej mogą dostosowywać plany zdrowotne , wykorzystując chatboty oparte na sztucznej inteligencji z innymi osobami poszukującymi niestandardowych cyfrowych rozwiązań zdrowotnych.
• Sztuczna inteligencja może znacznie przyspieszyć wyszukiwanie i potwierdzanie kodów medycznych dla naukowców, klinicystów i menedżerów danych odpowiedzialnych za badania kliniczne. Ma to ogromne znaczenie w prowadzeniu i kończeniu badań klinicznych.

Teraz przyjrzyjmy się różnym zastosowaniom sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej i ich korzyściom dla ekosystemu opieki medycznej.

Zastosowania AI w opiece zdrowotnej

Obecność sztucznej inteligencji staje się kluczowa dla opieki zdrowotnej. Odkąd to ustaliliśmy, przejdziemy do tego, gdzie, kiedy i jak to wszystko. Czytaj dalej, aby w pełni zrozumieć zastosowania sztucznej inteligencji w tym dziale.

1. Pomoc w przetwarzaniu języka naturalnego

Źródło obrazu

Eksperci AI od dawna próbują zrozumieć ludzki język. To pole, NLP , obejmuje aplikacje takie jak:

• Interpretacja
• Badanie tekstowe
• Uznanie dyskursu
• Różne cele związane z językiem

Aby lepiej zrozumieć NLP, spójrzmy na sektor, w którym ma najlepsze wdrożenie – akcje i rynki akcji. Tradycyjnie do prognozowania przyszłych cen wykorzystywano dane ilościowe .

Teraz NLP służy do prognozowania cen poprzez ocenę nastrojów rynkowych. Odbywa się to poprzez dogłębną analizę wiadomości giełdowych, dokumentów finansowych i mediów społecznościowych. Następnie konwertuje tekst na wynik tonacji . W następnym kroku ten wynik jest używany do prognozowania cen i generowania sygnałów kupna i sprzedaży.

Podobnego wsparcia NLP poszukuje sektor opieki zdrowotnej, ponieważ pracuje nad automatyzacją swoich procesów. W usługach medycznych dominujące wykorzystanie NLP obejmuje tworzenie, zrozumienie i charakterystykę dokumentacji klinicznej oraz badań rozproszonych. Ramy NLP mogą:

• Prowadź konwersacyjną sztuczną inteligencję
• Interpretuj skojarzenia pacjentów
• Przygotuj raporty (np. oceny radiologiczne)
• Zbadaj nieustrukturyzowane notatki kliniczne dotyczące pacjentów

2. Konstruuj złożone platformy do odkrywania leków

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą identyfikować nowe zastosowania terapeutyczne leków i śledzić zarówno ich toksyczność, jak i mechanizmy działania.

Może również pozwolić na stworzenie wielu platform do odkrywania leków. Platformy te mogą skutecznie gromadzić informacje o już wprowadzonych na rynek lekach i innych substancjach bioaktywnych.

Ponadto te platformy i narzędzia sztucznej inteligencji mogą co tydzień przetwarzać wiele terabajtów danych biologicznych. Te dane to również miliony eksperymentów klinicznych tygodniowo. Wszystko to odbywa się poprzez wykorzystanie podstawowych pojęć chemii, nauki o danych i biologii genomicznej i jest napędzane przez automatyzację.

Po zebraniu tego zestawu danych biologicznych narzędzia uczenia maszynowego mogą tworzyć spostrzeżenia, które są zbyt skomplikowane, aby ludzie mogli je skonstruować . Co więcej, ta metoda odkrywania leków zmniejsza ryzyko ludzkich uprzedzeń.

3. Wspomaganie analizy obrazowania medycznego

Źródło obrazu

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do segregacji przypadków, ponieważ wspiera klinicystów w przeglądaniu obrazów i skanów. Daje kardiologom i radiologom środki do identyfikacji istotnych spostrzeżeń w celu ustalenia priorytetów ważnych przypadków. Może również pomóc w uniknięciu błędów w interpretacji elektronicznych kart zdrowia (EHR) i pomóc w ustaleniu praktyki dokładnej diagnozy.

Duże ilości danych i obrazów zebranych w badaniach klinicznych wymagają sprawdzenia i oceny. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą szybko przeszukiwać te dane i porównywać je z podobnymi badaniami, aby zidentyfikować niewidoczne połączenia i wzorce . Ta metoda może pomóc specjalistom w dziedzinie obrazowania medycznego w szybkim śledzeniu ważnych informacji.

Sztuczna inteligencja może również wykorzystywać przeszłą diagnostykę i procedury medyczne, dane dotyczące potencjalnych alergii, historię medyczną i wyniki laboratoryjne. Następnie przekazuje te informacje pracownikom służby zdrowia wraz z podsumowaniem, które podkreśla kontekst tych obrazów.

4. Pomóż zespołowi ratownictwa medycznego

W przypadku nieoczekiwanej niewydolności sercowo-naczyniowej czas między wezwaniem pomocy do pojazdu ratowniczego ma duże znaczenie dla powrotu do zdrowia.

Personel ratunkowy powinien być w stanie rozpoznać skutki niewydolności serca w celu podjęcia odpowiednich środków ostrożności w celu zwiększenia wytrzymałości. Inteligencja oparta na komputerze może rozbić zarówno werbalne, jak i niewerbalne fragmenty informacji, aby uzyskać wskazówkę.

Istnieją pewne urządzenia medyczne wykorzystujące sztuczną inteligencję, które pomagają personelowi medycznemu w sytuacjach kryzysowych. Mogą ostrzec personel kryzysowy w przypadku wykrycia awarii sercowo-naczyniowej poprzez:

• Odgłosy w tle
• Badanie głosu rozmówcy
• Ważne informacje z historii klinicznej pacjenta

Podobnie jak inne postępy w ML, nie szukają konkretnych znaków. W rzeczywistości szkolą się, zwracając uwagę na wezwania, aby opracować wzór i rozpoznać ważne zmienne .

Dzięki tej wiedzy urządzenia te pracują na swoim modelu w cyklu ciągłym . Innowacja, jaką zapewniają te aplikacje, pozwala rozpoznać różnicę między zamieszaniem w tle.

Badanie przeprowadzone w 2019 roku ujawniło możliwości modeli ML. Wykorzystują platformy rozpoznawania mowy, ML i inne wskazówki w tle, aby lepiej zrozumieć wezwania z powodu niewydolności serca niż dyspozytorzy.

ML może odegrać zasadniczą rolę we wspieraniu personelu kliniki kryzysowej. Później jednostki kliniczne mogą wykorzystać tę technologię do reagowania na połączenia alarmowe za pomocą defibrylatorów wyposażonych w drony lub ochotników przygotowanych do resuscytacji krążeniowo-oddechowej. W rezultacie wzrosną szanse na wytrzymałość w przypadkach niewydolności serca.

A jego użyteczność na tym się nie kończy. Może również pomóc klinicystom i personelowi klinicznemu w sytuacjach kryzysowych w zwiększeniu szybkości reagowania na ich oddziałach. Pracownik służby zdrowia może poświęcić do jednej szóstej swojego czasu pracy na zadania administracyjne. W rezultacie jest mniej czasu dostępnego na opiekę nad pacjentem, a więcej czasu poświęca się na nieproduktywne zadania.

Sztuczna inteligencja może im pomóc w bardziej efektywnym planowaniu czasu, usuwając lub znacznie skracając czas spędzany na powtarzalnych zadaniach administracyjnych. Te dodatkowe minuty mają kluczowe znaczenie w nagłych wypadkach medycznych, ponieważ mogą pomóc w ustaleniu priorytetów przypadków i ratowaniu życia.

5. Analiza danych nieustrukturyzowanych

Źródło obrazu

Lekarze nie zawsze są na bieżąco z odkryciami i postępami w medycynie. Wynika to głównie z dużej ilości danych dotyczących zdrowia publicznego i dokumentacji medycznej, które zajmują ich uwagę. Wyobraź sobie, że próbujesz ręcznie analizować stosy dokumentów finansowych. Takie zadania wymagają czasu.

Dane medyczne są często przechowywane jako złożone, nieustrukturyzowane dane, co utrudnia dostęp i zrozumienie dla świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Podobnie EHR i dane biomedyczne mogą być również polem minowym do nawigacji.

Sztuczna inteligencja może gromadzić te dane od jednostek medycznych i specjalistów, a następnie szybko je skanować za pomocą technologii uczenia maszynowego. Dzięki temu może udzielić klinicystom natychmiastowych i wiarygodnych odpowiedzi.

Jest to jeden obszar, w którym sztuczna inteligencja może ułatwić parsowanie danych poprzez:

• Asystowanie przy powtarzalnych zadaniach
• Standaryzacja danych medycznych niezależnie od formatu
• Pomaganie klinicystom w dokładnych, szybkich i dostosowanych planach leczenia dla pacjentów

6. Wspieraj sprawiedliwość zdrowotną

Branża AI i ML powinna zaplanować ramy opieki medycznej i urządzenia, które gwarantują racjonalność i równowagę. Aby zapewnić jak najlepsze wyniki, musi występować zarówno w badaniach naukowych, jak i badaniach klinicznych.

Wraz z większym wykorzystaniem obliczeń ML w różnych obszarach wirtualnego zdrowia, ryzyko nierówności zdrowotnych może się zmniejszyć. Osoby, których zadaniem jest wdrażanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, muszą zapewnić, że obliczenia sztucznej inteligencji są dokładne, obiektywne i uczciwe.

ML obejmuje szereg technik, które umożliwiają komputerom czerpanie korzyści z przetwarzanych danych . Na poziomie fundamentalnym oznacza to, że ML może w pewnym stopniu dostarczać bezstronne prognozy, jeśli opiera się wyłącznie na bezstronnej analizie danych bazowych.

Można nauczyć się obliczeń sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby zmniejszyć skłonność. Można to osiągnąć poprzez zwiększenie przejrzystości danych i zdolności do zmniejszania dysproporcji zdrowotnych. Badania usług medycznych nad sztuczną inteligencją i ML mogą usuwać rozbieżności w wynikach zdrowotnych ze względu na rasę, narodowość lub orientację.

7. Wykorzystaj dane do analiz predykcyjnych

Źródło obrazu

Dzięki aparatom i aplikacjom opartym na sztucznej inteligencji klinicyści mogą działać bardziej strategicznie w zakresie swoich przepływów pracy, decyzji klinicznych i planów leczenia.

NLP i ML mogą stale przeglądać całą historię kliniczną pacjenta. Następnie łączy go z efektami ubocznymi, uporczywymi uczuciami lub chorobą, która wpływa na różne osoby z rodziny.

W przypadku pacjentów starszych i wrażliwych dane te mogą współpracować z medycznymi systemami ostrzegania. Pozwala im dłużej zachować niezależność dzięki zdalnej opiece lekarzy i opiekunów.

Innymi słowy, medyczne systemy alarmowe były tradycyjnie projektowane w celu szukania pomocy po wypadku. Zostały one przekształcone w rozwiązania dla uporczywych chorób, które można przewidzieć, a tempo ich postępu można śledzić .

Informacje te są następnie wykorzystywane przez EHR jako źródło do tworzenia wyborów dla ekspertów klinicznych . Bierze pod uwagę wybory oparte na informacjach, aby pracować nad zrozumieniem wyników. Mogą przekształcić wynik w urządzenie do proroczego badania, które może leczyć chorobę, zanim stanie się poważna.

Przyszłość AI w opiece zdrowotnej

Źródło obrazu

Sztuczna inteligencja ma do odegrania znaczącą rolę we wkładzie w opiekę medyczną reprezentującą przyszłe rzeczy. W formie uczenia maszynowego jest to podstawowa zdolność do poprawy dokładności medycznej .

Chociaż wczesne próby diagnozowania i leczenia okazały się trudne, spodziewamy się, że sztuczna inteligencja w końcu zdominuje również tę przestrzeń.

To nie to, czy postępy będą wystarczająco kompetentne, aby były użyteczne, będzie najlepszym testem dla sztucznej inteligencji. Prawdziwym wyzwaniem będzie zagwarantowanie ich przyjęcia w codziennej praktyce klinicznej.

Aby miał miejsce szeroki odbiór, ramy AI powinny być:

• Wykształcony dla klinicystów
• Wspierane przez regulatorów
• Pracuj w bardzo podobny sposób
• Aktualizowany z biegiem czasu w terenie
• Skoordynowane z ramami EHR
• Opłacane przez stowarzyszenia publiczne lub finansowane ze środków prywatnych
• Znormalizowane w odpowiednim stopniu niż porównywalne produkty

Te trudności w końcu przeminą. Jednak ich wykonanie zajmie znacznie więcej czasu, ponieważ są uzależnione od ogólnej dojrzałości technologii.

Wydaje się również coraz bardziej oczywiste, że struktury sztucznej inteligencji nie wyprą ludzkich klinicystów na szerszą skalę. Zamiast tego poszerzą swoje wysiłki, aby lepiej skoncentrować się na pacjentach.

Po pewnym czasie klinicyści mogą przejść do projektów pracy, które czerpią z interesujących ludzkich zdolności, takich jak współczucie i perswazja.

Oto 3 wdrożenia inicjatyw AI, które możemy wkrótce zobaczyć w opiece zdrowotnej:

I. Operacje zrobotyzowane

Źródło obrazu

Sztuczna inteligencja i współpracujące roboty zmienią procedury medyczne pod względem szybkości i możliwości wykonywania delikatnych cięć. Ponieważ roboty nie męczą się, problem zmęczenia podczas długich i ważnych operacji nie stanowi problemu .

Maszyny AI mają możliwość wykorzystywania informacji z przeszłych zadań w celu wspierania nowych procedur chirurgicznych. Dokładność tych maszyn zmniejsza ryzyko przypadkowych wstrząsów i wstrząsów w trakcie zabiegu .

II. Opieka predykcyjna AI

Sztuczna inteligencja i inteligencja predykcyjna pomogą nam zrozumieć różne zmienne w naszym życiu, które wpływają na nasze samopoczucie .

Nie chodzi tylko o to, kiedy możemy dostać wirusa sezonu lub jakie dolegliwości nabyliśmy. Będzie o tym, co wiąże się z tym, gdzie mieszkamy, co jemy, gdzie pracujemy i jakie są poziomy zanieczyszczenia powietrza w pobliżu. W rzeczywistości pójdzie o krok dalej i zastanowi się, jak stoją nasze finanse i czy jesteśmy tak głęboko zadłużeni, że unikanie bankructwa powoduje, że tracimy zdrowie psychiczne.

Źródło obrazu

Ramy opieki medycznej odgadną, kiedy dana osoba jest zagrożona ciągłą chorobą. Na podstawie tych prognoz zalecą środki ochrony, zanim sytuacja się pogorszy . Ten postęp odniesie sukces do tego stopnia, że ​​zmniejszy się częstość występowania cukrzycy, zastoinowej niewydolności sercowo-naczyniowej i POChP.

III. Szpitale sieciowe

Opieka predykcyjna to kolejny postęp związany ze szpitalami i klinikami. Instytucje te nie będą już dużymi strukturami obejmującymi szeroki zakres chorób.

Zamiast tego ujawnią wszystkie zasoby, aby opiekować się intensywnie chorymi , podczas gdy mniej krytyczni mogą być leczeni bardziej skromnymi metodami.

Miejsca te zostaną połączone w jedną sieć cyfrową. Scentralizowane centra dowodzenia mogą następnie analizować informacje kliniczne i lokalizacyjne, aby monitorować podaż i popyt w całej sieci.

Oprócz wykorzystania sztucznej inteligencji do wykrywania pacjentów zagrożonych pogorszeniem, ta metoda może również wyeliminować wąskie gardła w systemie. Gwarantuje, że pacjenci są kierowani tam, gdzie mogą być objęci najlepszą opieką. Podobnie eksperci usług medycznych zostaną wysłani do obszarów, w których ich usługi są najbardziej potrzebne.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji może lepiej połączyć szpitale i organizacje opieki zdrowotnej w scentralizowaną sieć. Ma stać się de facto rozwiązaniem, które pomoże wszystkim interesariuszom lepiej pracować jako zespół.

Wniosek

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej nie jest scenariuszem do przyszłego wdrożenia, ale jest już powszechnie stosowana. Oprócz lekarzy i usług opieki zdrowotnej sztuczna inteligencja i jej sieci neuronowe Big Data mają potencjał, by zrewolucjonizować branżę.

Dzięki lepszej sieci, chirurgicznym robotom i opiece predykcyjnej sztuczna inteligencja ma przed sobą świetlaną przyszłość w branży medycznej.

Mamy nadzieję, że post był wnikliwą lekturą na temat sztucznej inteligencji i tego, jak może ona nadal przynosić korzyści w opiece zdrowotnej.

Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz wykorzystać naszą inteligencję opieki zdrowotnej w celu uzyskania wiarygodnych danych dla rozwoju Twojej organizacji, odwiedź naszą witrynę internetową lub wyślij nam e-mail na adres [email protected] .