Zastosowania sztucznej inteligencji w systemie opieki zdrowotnej [2022]

Na przestrzeni lat krajobraz sektora opieki zdrowotnej przeszedł drastyczną transformację dzięki przyjęciu i wdrożeniu przełomowych technologii. Oparte na technologiach nowej ery, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, robotyka, IoT i Big Data, nauki medyczne poczyniły ogromne postępy.

Dzisiaj ludzie na całym świecie mają dostęp do niedrogiej i wysokiej jakości opieki zdrowotnej i leków. Oczywiście teraz cieszymy się dłuższą oczekiwaną długością życia.

Jednak ta historia sukcesu wiąże się z wyjątkowymi wyzwaniami. Wraz ze wzrostem średniej długości życia instytucje opieki zdrowotnej na całym świecie stają w obliczu rosnącego zapotrzebowania na wysokiej jakości usługi medyczne, rosnące koszty i przepracowaną pulę zasobów ludzkich, które z trudem zaspokajają stale rosnące potrzeby pacjentów.

Aby dodać do tych wyzwań, ONZ szacuje, że do 2050 r . co szósta osoba na świecie będzie miała ponad 65 lat (16%), a co czwarta osoba mieszkająca w Europie i Ameryce Północnej będzie miała 65 lub więcej lat.

Co to znaczy?

Oznacza to, że infrastruktura opieki zdrowotnej musi być w stanie sprostać złożonym potrzebom starzejących się pacjentów. Zarządzanie i opieka nad starzejącą się populacją jest nie tylko kosztowne, ale także wymaga proaktywnego podejścia do zarządzania opieką długoterminową.

Gwałtownie rosnący popyt na innowacyjne systemy i usługi opieki zdrowotnej jest dodatkowo napędzany przez gwałtowną zmianę stylu życia i zmieniające się oczekiwania pacjentów. W związku z tym systemy opieki zdrowotnej wymagają poważnej zmiany strukturalnej i transformacyjnej, aby zachować trwałość i dotrzymać kroku zmieniającym się czasom.

Wprowadź sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować opiekę zdrowotną i pomóc w znalezieniu rozwiązań wyzwań stojących przed branżą opieki zdrowotnej. Koncentrując się na automatyzacji, Big Data i analizie danych, sztuczna inteligencja przekracza ograniczenia tradycyjnych technik analitycznych i diagnostycznych.

Co więcej, automatyzując rutynowe i monotonne zadania związane z opieką zdrowotną (prowadzenie dokumentacji, zarządzanie lekami itp.), sztuczna inteligencja pozwala lekarzom spędzać więcej czasu na opiece nad pacjentami, monitorowaniu ich parametrów życiowych i zapewnianiu im wysokiej jakości leczenia.

Wykorzystując zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i szkoląc je na obszernych danych, instytucje opieki zdrowotnej mogą uzyskać bezprecedensowy wgląd w diagnostykę, metody leczenia i wyniki pacjentów.

Sztuczna inteligencja już przeniknęła do sektora opieki zdrowotnej i farmaceutycznej, aby wprowadzić ulepszenia w różnych aspektach kontinuum opieki. Według Accenture , globalny rynek opieki zdrowotnej AI ma osiągnąć 6,6 miliarda dolarów do 2022 roku przy 40% CAGR.

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w demokratyzacji informacji i łagodzeniu obciążenia zasobów w dziedzinie opieki zdrowotnej.

Źródło

W świetle rosnącego przyjęcia technologii sztucznej inteligencji przez organizacje i instytuty opieki zdrowotnej, w sektorze opieki zdrowotnej pojawiają się nowe i wymagające stanowiska pracy. To wspaniała okazja dla aspirantów, którzy chcą wejść w dziedzinę sztucznej inteligencji i zmienić świat dzięki innowacyjnym rozwiązaniom.

Najlepszym krokiem w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest zapisanie się na programy certyfikacji AI i ML.

Większość kursów certyfikacyjnych AI/ML ma na celu przygotowanie kandydatów do pracy poprzez zapoznanie ich z podstawami sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się oraz szkolenie ich w zakresie korzystania z najnowszych narzędzi AI i ML.

Jeśli aspirujesz do opanowania sedna AI i tworzenia unikalnych rozwiązań dla opieki zdrowotnej, oto trzy kursy, które zasługują na Twoją uwagę:

• Dyplom PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji – Ten 12-miesięczny kurs jest oferowany we współpracy z IIIT-Bangalore. Z ponad 450 godzinami nauki, ten kurs jest idealny dla pracujących profesjonalistów. Obejmuje ponad 30 studiów przypadków, ponad 25 sesji mentorskich z ekspertami z branży oraz 10 praktycznych projektów zwieńczenia.
• Master of Science w Machine Learning i AI – Kolejna oferta upGrad we współpracy z IIIT-Bangalore i Liverpool John Moores University (LJMU), to 18-miesięczny kurs AI/ML. Uczniowie eksperymentują z popularnymi narzędziami, takimi jak Python, Keras, TensorFlow, MySQL, NLTK itp. Co więcej, po ukończeniu kursu kandydaci otrzymują podwójny status absolwentów!
• Master of Science w Machine Learning i AI – Ten 18-miesięczny kurs został opracowany we współpracy z Liverpool John Moores University (LJMU). Studenci mogą uczyć się od najlepszych instruktorów IIT Madras i LJMU. Kurs obejmuje ponad 650 godzin nauki, ponad 25 studiów przypadków i 4 projekty zwieńczenia przemysłu.

Każdy z tych kursów jest zaprojektowany na równi z globalnymi standardami edukacji i zawodowymi. Uczniowie uzyskują dostęp do najlepszych w swojej klasie zasobów edukacyjnych i dedykowanego wsparcia mentora. Istnieją sesje interakcji na żywo i sesje coachingowe w małych grupach, aby zwiększyć zaangażowanie.

UpGrad przeprowadza również próbne rozmowy kwalifikacyjne i wznawia sesje budowania, aby zapewnić ogólną pielęgnację swoich uczniów. Wisienką na torcie jest to, że kursy te zawierają studia przypadków branżowych i projekty na żywo, które pomogą Ci stać się gotowym do pracy w branży – wszystko to bez opuszczania obecnej pracy!

Branża opieki zdrowotnej to rozwijająca się dziedzina dla aspirantów AI, którzy chcą wnieść rzeczywisty wkład w społeczność medyczną, a te programy certyfikacji mogą z pewnością być pierwszym krokiem w tym kierunku.

AI w opiece zdrowotnej

Eksplozja danych medycznych i rosnące oczekiwania dostawców opieki zdrowotnej w zakresie technologii cyfrowych tworzą mocne argumenty za inteligentnymi systemami opieki zdrowotnej napędzanymi sztuczną inteligencją i analizą danych.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej otwiera obiecujące możliwości w różnych obszarach specjalizacji, w tym w diagnostyce, urządzeniach do noszenia, wirtualnych asystentach, terapii oraz zarządzaniu zdrowiem i stylem życia. Sztuczna inteligencja stanowi fantastyczną okazję dla dostawców opieki zdrowotnej do wykorzystania nowego potencjału wzrostu przy jednoczesnym świadczeniu inteligentnych i innowacyjnych usług.

Obecnie sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej pomaga przekształcić następujące obszary:

1. Podstawowa opieka

Wirtualni asystenci pielęgniarki z technologią AI i inteligentne urządzenia do noszenia to rewolucja w zapewnianiu podstawowej opieki medycznej pacjentom. Te sprytne rozwiązania sztucznej inteligencji mogą zdalnie oceniać objawy i parametry życiowe pacjenta oraz natychmiast ostrzegać lekarzy/pielęgniarki, gdy potrzebują natychmiastowej pomocy medycznej.

Źródło

Inteligentni wirtualni asystenci mogą również udzielać rzetelnych porad medycznych dotyczących typowych problemów zdrowotnych za pośrednictwem interakcji na czacie. Ta funkcja nie tylko pomaga odciążyć personel medyczny, ale także chroni pacjentów przed niepotrzebnymi wizytami w klinice.

Dzięki doświadczeniu i ciągłym interakcjom wirtualni asystenci pielęgniarscy przyzwyczajają się do diagnoz i stanów pacjentów. W końcu ich umiejętności diagnozowania i wiedza specjalistyczna stają się lepsze i mogą oferować doskonałe zalecenia dotyczące opieki nad pacjentem.

Na przykład wirtualny awatar pielęgniarki Sense.ly, Molly, może wchodzić w interakcje z pacjentami i odpowiadać na ich pytania. Umożliwia także interakcję z lekarzami w czasie rzeczywistym za pośrednictwem smartfona, tabletu lub telewizora.

2. Odkrywanie leków

Rozwiązania sztucznej inteligencji pomagają badaczom i naukowcom w odkrywaniu i opracowywaniu nowych potencjalnych terapii i leków dzięki dostępowi do rozległych baz danych informacji o istniejących lekach.

Technologie sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie, sprawiają, że odkrywanie leków jest szybkie, wydajne, niedrogie i bardziej ukierunkowane. Te inteligentne rozwiązania przyspieszają wprowadzanie na rynek nowych leków i szczepionek.

Na przykład firma Pfizer wykorzystuje IBM Watson z technologią ML do opracowywania leków immunoonkologicznych, a firma Sanofi nawiązała współpracę z platformą AI brytyjskiego start-upu Exscientia, aby zaprojektować terapie chorób metabolicznych.

3. Identyfikacja ryzyka pacjenta

Dostawcy opieki zdrowotnej wykorzystują rozwiązania sztucznej inteligencji do analizowania ogromnych 3. ilości danych historycznych o pacjentach, aby zapewnić lekarzom i ekspertom medycznym wsparcie w czasie rzeczywistym w identyfikowaniu zagrożonych pacjentów i zapewnianiu natychmiastowej opieki.

Rozwiązania te mogą identyfikować pacjentów z większym prawdopodobieństwem nawrotu, umożliwiając w ten sposób lekarzom odpowiednie przedłużenie planów leczenia. Organizacje opieki zdrowotnej i badacze medyczni eksperymentują z modelami predykcyjnymi AI, aby zidentyfikować osoby o wysokim ryzyku COVID-19.

4. Radiologia

W dziedzinie radiologii rozwiązania AI pomagają zautomatyzować analizę i diagnostykę obrazów. Firma GE Healthcare utrzymuje, że „…90 procent wszystkich danych dotyczących opieki zdrowotnej pochodzi z obrazowania medycznego. To dużo informacji, a ponad 97 procent z nich jest nieanalizowanych lub niewykorzystanych”.

Dzięki integracji technologii sztucznej inteligencji z obrazowaniem medycznym świadczeniodawcy mogą lepiej wykorzystać tę ogromną pulę danych medycznych. Systemy obrazowania medycznego oparte na sztucznej inteligencji mogą generować dokładne skany, umożliwiając radiologom wizualną ocenę obrazów medycznych i raportowanie wyników w celu dokładnego wykrywania, charakteryzowania i monitorowania chorób. Umożliwia to ekspertom medycznym dostarczanie ukierunkowanego leczenia pacjentom z grup ryzyka.

5. Chirurgia robotyczna

Roboty zasilane sztuczną inteligencją pomagają chirurgom wykonywać minimalnie inwazyjne i złożone zabiegi chirurgiczne. Wysoka precyzja robotycznych asystentów zwiększa wydajność operacji otwartych. Stryker, Accuray, Mazor Robotics, Auris Health, Intuitive Surgical, Zimmer Biomet i Stereotaxis to kilka firm zajmujących się chirurgią robotyczną w Stanach Zjednoczonych.

Ponadto technologia sztucznej inteligencji doprowadziła do znacznych ulepszeń w onkologii , w tym obrazowaniu klatki piersiowej, kolonoskopii, mammografii, obrazowaniu jamy brzusznej i miednicy, onkologii radiologicznej i obrazowaniu mózgu.

Przeczytaj: Aplikacje sztucznej inteligencji

Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę opieki zdrowotnej?

Oto osiem sposobów, w jakie technologia i rozwiązania AI pomagają napędzać transformację branży opieki zdrowotnej:

1. Rozszerza obszar badań medycznych

W Stanach Zjednoczonych średni czas podróży leku z laboratorium na rynek wynosi 12 lat. Jeszcze bardziej zdumiewające jest to, że tylko pięć z 5000 leków przechodzi fazę testów na ludziach, a tylko jeden z tych pięciu jest dopuszczony do spożycia przez ludzi.

Długi proces badawczy wiąże się z wygórowanymi kosztami. Opracowanie nowego leku i wprowadzenie go na rynek kosztuje średnio około 359 mln USD.

To tutaj sztuczna inteligencja pomaga przyspieszyć rzeczy. Jak wspomniano wcześniej, rozwiązania AI pomagają usprawnić proces badań i odkrywania leków, umożliwiając firmom farmaceutycznym szybsze wprowadzanie swoich produktów na rynek. Wraz ze skróceniem czasu wykrycia leku (od laboratorium do pacjenta) koszty produkcji również znacznie spadają. Dzięki temu firmy farmaceutyczne mogą wprowadzać na rynek niedrogie leki.

2. Pomaga w wczesnym wykrywaniu

Technologia sztucznej inteligencji odgrywa kluczową rolę we wczesnym i dokładnym wykrywaniu różnych chorób, w szczególności raka, we wczesnych stadiach. American Cancer Society utrzymuje, że wysoki odsetek mammografii daje fałszywe wyniki, co prowadzi do błędnej diagnozy raka piersi u 1 na 2 zdrowe kobiety.

Jednak sztuczna inteligencja pomaga zwalczać ten problem, przeglądając i analizując mammogramy 30 razy szybciej niż tradycyjne metody z 99% dokładnością. Co więcej, rosnąca popularność zdalnie sterowanych urządzeń do noszenia na ciele i urządzeń medycznych pomaga również lekarzom nadzorować choroby serca we wczesnym stadium, umożliwiając im leczenie problemów na etapach leczenia.

3. Poprawia diagnozę

Dzięki sztucznej inteligencji diagnozy medyczne znacznie się poprawiły. Watson for Health firmy IBM to doskonały przykład. Organizacje opieki zdrowotnej stosują technologię kognitywną firmy Watson do gromadzenia dużych ilości danych dotyczących zdrowia.

Watson jest w stanie przechowywać i analizować ogromne ilości informacji medycznych, od objawów i diagnozy po studium przypadku leczenia i odpowiedzi. Podobnie, DeepMind Health firmy Google stało się pionierskim narzędziem do rozwiązywania rzeczywistych problemów zdrowotnych.

DeepMind nawiązał współpracę z ekspertami z Departamentu ds. Weteranów Stanów Zjednoczonych, aby opracować technologię, która może dokładnie przewidywać ostre uszkodzenie nerek (AKI) u pacjentów prawie 48 godzin wcześniej niż obecne metody diagnostyczne.

4. Usprawnia proces podejmowania decyzji

Łącząc Big Data z analizą predykcyjną, świadczeniodawcy mogą usprawnić świadczenie opieki, usprawnić podejmowanie decyzji klinicznych i nadawać priorytety zadaniom administracyjnym. Ponadto, wykorzystując technologię rozpoznawania wzorców, eksperci medyczni mogą identyfikować pacjentów podatnych na rozwój poważnych schorzeń i identyfikować ich potencjalne wyzwalacze (w tym czynniki środowiskowe i genomowe lub pogorszenie stylu życia).

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja optymalizuje proces podejmowania decyzji, umożliwiając pracownikom służby zdrowia podejmowanie decyzji opartych na danych.

Trzeba przeczytać: AI w przemyśle farmaceutycznym

5. Poprawia zarządzanie chorobami

Możliwości sztucznej inteligencji nie ograniczają się do skanowania dokumentacji medycznej i dokładnej diagnozy. Pomaga ekspertom medycznym przyjąć wysoce kompleksowe podejście do zarządzania chorobami. Dzięki inteligentnym narzędziom AI i rozwiązaniom programowym pracownicy służby zdrowia mogą bezproblemowo koordynować plany leczenia, lepiej zarządzać pacjentami i nadawać priorytet przypadkom medycznym.

Dzięki robotyce lekarze mogą teraz precyzyjnie i sprawnie wykonywać złożone operacje. Na przykład asystenci robotów są szeroko wykorzystywani w operacjach, takich jak pomostowanie tętnic wieńcowych, histerektomia, pieloplastyka, przeszczep nerki, radykalna cystektomia i podwiązanie jajowodów, żeby wymienić tylko kilka. Ponadto szpitale i kliniki używają robotów do wykonywania powtarzalnych zadań, które wymagają minimalnej interwencji człowieka.

6. To wzmacnia ludzi

Sztuczna inteligencja wraz z Internetem Rzeczy Medycznych (IoMT) w zastosowaniach konsumenckich pomaga ludziom aktywnie dbać o swoje zdrowie. Oparte na sztucznej inteligencji urządzenia do noszenia na ciele i czujniki zdrowia mogą śledzić parametry życiowe, takie jak tętno, poziom tlenu, ciśnienie krwi itp., umożliwiając w ten sposób monitorowanie stanu zdrowia bez konieczności wizyty u lekarza.

Te inteligentne technologie zachęcają ludzi do przyjmowania zdrowszych wyborów dotyczących stylu życia oraz kontrolowania swojego zdrowia i dobrego samopoczucia. Ponadto narzędzia sztucznej inteligencji pomagają personelowi medycznemu lepiej rozumieć potrzeby pacjentów, umożliwiając im zapewnienie lepszych wskazówek i wsparcia w opiece.

7. Poprawia pielęgnację życia

Ponieważ średnia długość życia ludzi na całym świecie wzrosła, konieczne jest rozważenie szerszego obrazu – opieki życiowej na późniejszych etapach życia. Kiedy ludzie się starzeją, stają się w dużym stopniu zależni od rodziny i świadczeniodawców, którzy pomagają im przetrwać trudne dni.

Roboty zasilane sztuczną inteligencją, wirtualni asystenci i urządzenia medyczne wspierają starzejącą się populację i pomagają zmniejszyć zapotrzebowanie na domy opieki. Co ciekawe, roboty i asystenci AI mogą nawet prowadzić podobne do ludzi „rozmowy” ze starszymi osobami. Może to do pewnego stopnia pomóc złagodzić ich samotność.

8. Nadaje nowy wymiar programom szkoleniowym

Włączając sztuczną inteligencję do programów szkoleniowych, świadczeniodawcy mogą czerpać korzyści z symulacji przypominających życie, które sprawiają, że proces szkoleniowy jest bardziej interaktywny i angażujący. Ponieważ maszyny AI mogą rozumieć i naśladować naturalną ludzką mowę oraz czerpać z obszernej bazy danych scenariuszy, ich odpowiedzi i zalecenia mogą stanowić wyzwanie dla szkolonych ludzi na niezliczone sposoby.

Podobnie, poprzez ciągłą interakcję, program AI może uczyć się na podstawie odpowiedzi uczestników i odpowiednio się dostosowywać.

Najlepszą rzeczą w programach szkoleniowych AI jest to, że możesz rozpocząć proces szkolenia w dowolnym miejscu i czasie – wszystko, czego potrzebujesz, to smartfon z wbudowanym AI i niezawodne połączenie internetowe.

Zawijanie

AI jest tutaj, aby zostać. W ciągu najbliższych kilku lat narzędzia i innowacje sztucznej inteligencji doprowadzą do wielu pożądanych zmian w branży opieki zdrowotnej. Jednak szybkie włączenie sztucznej inteligencji do opieki zdrowotnej wymaga również aktywnego udziału pracowników służby zdrowia i organizacji w podnoszeniu kwalifikacji oraz badaniach i rozwoju. Tylko wtedy świadczeniodawcy mogą czerpać prawdziwe korzyści ze sztucznej inteligencji.