Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: 6 ekscytujących zastosowań w 2022 r.

Sztuczna inteligencja rozwija się w różnych dziedzinach. A jedną z tych dziedzin jest opieka zdrowotna. Od badań medycznych po leczenie, w tym sektorze istnieje wiele obszarów, w których sztuczna inteligencja może wnieść swój wkład.

W tym artykule skupimy się na niektórych z najważniejszych obszarów zastosowań sztucznej inteligencji opartych na opiece zdrowotnej. Zacznijmy.

Zastosowania sztucznej inteligencji w ochronie zdrowia

1. Rozwój leków

Rozwój leków to jeden z najwolniejszych procesów w medycynie. Opracowanie nowego leku zajmuje około 10-15 lat . Innymi słowy, leki, które pojawiły się na rynku w 2020 roku, znajdowały się na wczesnym etapie rozwoju w 2007 lub 2005 roku.

W odkrywaniu leków jest wiele etapów, przez co proces ten trwa tyle lat. Sztuczna inteligencja może pomóc naukowcom w usprawnieniu wielu z tych procesów. Dzięki jego zastosowaniu naukowcy mogą szybciej opracowywać nowe leki i pomagać ludziom w uzyskaniu lepszej jakości leczenia wcześniej niż wcześniej.

Oto kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja pomaga sektorowi medycznemu w odkrywaniu leków:

Leczenie raka za pomocą sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Rak to szkodliwa mutacja komórek w ludzkim ciele. A znalezienie lekarstwa na raka jest jednym z największych wyzwań dla sektora medycznego. Ponieważ komórki rakowe są początkowo częścią ciała, w którym są obecne, trudno jest je konkretnie celować. Jest to znacząca trudność, którą wiele organizacji próbuje przezwyciężyć na całym świecie.

Sztuczna inteligencja pomaga lekarzom rozwiązać ten problem na wiele sposobów. W przypadku nowotworu, im wcześniej zostanie on zdiagnozowany, tym większe są szanse na przeżycie chorego.

Rak rozwija się w wielu stadiach. Sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom i specjalistom medycznym w identyfikowaniu raka we wczesnych stadiach. Obecnie lekarze stosują biopsję, prześwietlenia i inne konwencjonalne metody wykrywania raka. Freenome wykorzystuje w tym celu sztuczną inteligencję, aby zwiększyć dokładność wyników testów.

Z pomocą sztucznej inteligencji Freenome daje szybszą alternatywę dla badań przesiewowych w kierunku raka. Umożliwia lekarzom identyfikację raka we wczesnych stadiach za pomocą badań krwi. Wykorzystują sygnatury immunologiczne i pochodzące z guza, aby zidentyfikować znaki ostrzegawcze choroby. Pomaga to w zapobieganiu jego rozwojowi, ponieważ lekarz może wówczas zapewnić pacjentowi niezbędne leczenie.

Oprócz tego mamy BioXcel Therapeutics , organizację biofarmaceutyczną, która wykorzystuje sztuczną inteligencję w opracowywaniu leków. AI pomaga tej firmie w skróceniu czasu rozwoju, zwiększeniu prawdopodobieństwa sukcesu oraz optymalizacji ekonomiki prac badawczo-rozwojowych.

Pracują nad opracowaniem dostępnego doustnie aktywatora odporności, który może pomóc w leczeniu raka trzustki i rzadkiej wersji raka prostaty.

Dowiedz się więcej: 5 znaczących zalet sztucznej inteligencji

Znalezienie lekarstwa na rzadkie choroby

Rzadkie choroby stawiają przed sektorem medycznym wyjątkowe wyzwania. Trudno je znaleźć i mają drogie zabiegi. Sztuczna inteligencja może ułatwić wykrywanie rzadkich chorób i pomóc sektorowi opieki zdrowotnej w przezwyciężeniu stawianych przez nie wyzwań. Rzadkie choroby stanowią ogromny problem dla branży medycznej. Z około 7000 rzadkimi chorobami dotykającymi ponad 30 milionów ludzi w USA , prowadzą do licznych zagrożeń.

Lekarze mają problemy z diagnozowaniem i leczeniem osób dotkniętych takimi chorobami. A aplikacje AI oparte na opiece zdrowotnej w dużym stopniu przyczyniają się do rozwiązywania tych problemów.

Świetnym przykładem pomocy AI w rozwiązywaniu tych problemów jest BERG . Wykorzystuje sztuczną inteligencję do mapowania chorób i koncentruje się na zrozumieniu biologicznych podstaw konkretnej choroby, aby pomóc w tworzeniu lepszych i bardziej precyzyjnych leków. BERG opublikował swoje ustalenia dotyczące leczenia choroby Parkinsona w 2018 roku.

Ich wyniki zyskały wiele uwagi, ponieważ odkryli kilka powiązań między substancjami chemicznymi obecnymi w naszych ciałach, o których społeczność naukowa nie wiedziała wcześniej. Kolejnym ważnym punktem ich odkrycia było to, że do rozwiązania tego problemu wykorzystali sztuczną inteligencję.

Przeczytaj: Pomysły i tematy projektów AI

2. Lepsze doświadczenie pacjenta

Doświadczenie pacjenta jest jednym z wielu powodów, dla których ludzie wolą chodzić do szpitali prywatnych niż publicznych. Ale co, jeśli twoje doświadczenia z pacjentem były wszędzie optymalne?

Z pomocą sztucznej inteligencji kliniki i szpitale mogą zmniejszyć problemy, z jakimi borykają się pacjenci i zoptymalizować ich doświadczenie. Aplikacje AI oparte na opiece zdrowotnej mogą pomóc takim placówkom w zwiększaniu ich wydajności i satysfakcji pacjentów:

Automatyzacja powtarzalnych zadań

Wiele czynności administracyjnych i organizacyjnych w szpitalach jest powtarzalnych. I choć są proste, wymagają czasu i środków, które pracownicy mogą przeznaczyć gdzie indziej. AI może rozwiązać ten problem, automatyzując większość tych zadań.

Kiedy stają się one zautomatyzowane, personel może skoncentrować się na bardziej krytycznych obszarach administracji i organizacji. Mogą lepiej służyć pacjentom, gdy mają pod ręką więcej czasu i środków.

Jeśli zastanawiasz się, czy sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej rozwiązuje ten problem, czy nie, spójrz na Olive. Olive posiada platformę AI, która pomaga pracownikom służby zdrowia w wykonywaniu przyziemnych zadań i zwiększa ich produktywność. Istotnym problemem wśród pracowników służby zdrowia jest wypalenie i niewydolność. Olive AI działa 24/7. Co więcej, podczas gdy człowiek może być podatny na popełnianie błędów z powodu zmęczenia lub zmęczenia, sztuczna inteligencja nie popełnia takich błędów. W ten sposób produktywność jeszcze się zwiększa.

Olive AI to tylko jeden z przykładów zastosowań AI opartych na opiece zdrowotnej. Istnieje wiele innych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc temu sektorowi w automatyzacji.

3. Lepszy przepływ operacyjny

Opóźnienie karetki jest jedną z głównych przyczyn zgonów pacjentów w nagłych wypadkach. W Tajlandii 20% zgonów pacjentów w nagłych wypadkach spowodowanych jest korkami drogowymi. To problem globalny. Tajlandia nie jest jedynym narodem, który próbuje przezwyciężyć ten problem.

W Indiach około 30% pacjentów w wypadkach drogowych umiera z powodu opóźnionych karetek pogotowia. Rozwiązując ten problem, możemy uratować setki tysięcy istnień ludzkich. Wielu ekspertów wykorzystuje w tym celu sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja jest już znaczącym rozwiązaniem w sektorze transportu. Mapy Google wykorzystują sztuczną inteligencję do sugerowania szybkich tras z jednego miejsca do drugiego. W podobny sposób możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do pomocy karetkom.

A Qventus właśnie to robi. Wykorzystują sztuczną inteligencję, aby pomóc szpitalom w bezpiecznym doprowadzeniu pacjentów do izby przyjęć. Jest w stanie wyznaczyć najszybsze trasy dla karetek, którymi mogą dotrzeć do pacjentów na czas i uratować im życie. Qventus ma wiele zalet, poza zapobieganiem opóźnieniom.

Pomagają szpitalom w zarządzaniu pacjentami i pozwalają im zmniejszyć LOS hospitalizowanych pacjentów. Wiele razy przeniesienie pacjentów opóźnia się z powodu problemów z zarządzaniem. Qventus pomaga szpitalom w zmniejszaniu tych opóźnień i do tej pory zmniejszyły te opóźnienia nawet do 20%. Wykorzystując analizę danych i sztuczną inteligencję, Qventus umożliwia szpitalom optymalizację przepływów operacyjnych i zwiększenie wydajności.

Szpital Johna Hopkinsa w Baltimore w stanie Maryland również wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia swojej działalności operacyjnej. Wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję do zarządzania przyjmowaniem i wypisywaniem pacjentów. Do tej pory poprawili swoją zdolność przyjmowania pacjentów o 60% dzięki włączeniu sztucznej inteligencji. Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja pomaga w przemyśle farmaceutycznym.

4. Spersonalizowana opieka zdrowotna

Każdy pacjent jest wyjątkowy. Dlatego też ich potrzeby są wyjątkowe. W związku z takimi potrzebami wielu pacjentów ma problemy z planami opieki zdrowotnej. Plany opieki zdrowotnej są uogólnione, więc nie mogą skupiać się na osobistych wymaganiach pacjenta. Nie tylko prowadzi to do utraty pieniędzy przez pacjenta, ale także powoduje szkody finansowe dla dostawcy.

Z drugiej strony przygotowanie spersonalizowanych planów opieki zdrowotnej jest dość trudne. Aby to zrobić, musiałbyś sprawdzić dokumentację każdego pacjenta i odpowiednio stworzyć plan. Zajęłoby to dużo czasu, a ludzie mogliby nie chcieć czekać tak długo.

Ale podczas gdy ludzkim umysłom coraz trudniej jest tworzyć takie plany, AI jest to raczej łatwe. Sztuczna inteligencja może w ciągu kilku minut przejść przez tony punktów danych i jednocześnie je analizować. Może przeglądać dokumentację medyczną konkretnych osób i tworzyć spersonalizowane plany zgodnie z ich potrzebami.

Klinika w Cleveland już to robi. Wykorzystują sztuczną inteligencję z danymi dotyczącymi zdrowia, aby tworzyć spersonalizowane plany dla każdej osoby. W ten sposób ludzie będą wydawać pieniądze tylko na te kwestie, które chcą omówić. Uratowałoby to finanse zarówno pacjentów, jak i szpitala. Chociaż w tej chwili ogranicza się to tylko do jednej kliniki, zakres sztucznej inteligencji w tym sektorze jest dość jasny. Wiele szpitali i ubezpieczycieli może zacząć korzystać z tego rozwiązania w przyszłości, aby zapewnić ludziom lepsze plany opieki zdrowotnej.

4. Zarządzanie danymi i eksploracja

Placówki medyczne mają mnóstwo danych. Od dokumentacji medycznej po akta administracyjne, codziennie przetwarzają wiele danych. Zarządzanie tak dużą ilością danych jest żmudne i zajmuje dużo czasu i energii.

Korzystając ze sztucznej inteligencji, placówki opieki zdrowotnej mogą wykorzystywać swoje dane do świadczenia lepszych usług swoim pacjentom i usprawnienia zarządzania nimi. Oto kilka sposobów, w jaki sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej rozwiązuje takie problemy:

Dowiedz się więcej: Eksploracja danych a uczenie maszynowe

Przewidywanie ryzyka

Modele sztucznej inteligencji, z wystarczającą liczbą szkoleń i danych, mogą tworzyć dokładne prognozy. A sektor opieki zdrowotnej może bardzo skorzystać na tej zdolności sztucznej inteligencji. Dlatego wiele zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej koncentruje się na analizie predykcyjnej. Jednym z takich zastosowań jest przewidywanie ryzyka. Wyobraź sobie, że twój lekarz był w stanie przewidzieć twoje ryzyko zachorowania na raka (lub inną ciężką chorobę), abyś mógł tego uniknąć? Czy nie byłoby wspaniale?

Mogłoby to rozwiązać wiele problemów w tym sektorze, takich jak zmniejszenie liczby zabiegów szpitalnych oraz liczby pacjentów w stanie krytycznym. Kiedy już wiesz, co możesz zrobić, aby uniknąć rozwoju określonego stanu, możesz wykonywać te czynności i pozostać zdrowym.

KenSci wykorzystuje w tym celu sztuczną inteligencję. Aplikacje AI oparte na opiece zdrowotnej obracają się wokół analizy predykcyjnej, a KenSci używa jej do przewidywania ryzyka. Oto niektóre zalety przewidywania ryzyka:

• Niższe koszty

Wczesne prognozy chorób mogą pomóc pacjentom w uzyskaniu leczenia po niższych cenach. Środki zapobiegawcze są zawsze tańsze niż procedury dotyczące konkretnej choroby.

W ten sposób pacjenci zaoszczędzą dużo pieniędzy. Na przykład, jeśli byłeś zagrożony zachorowaniem na cukrzycę, możesz temu zapobiec. W ten sposób zaoszczędzisz wszystkie pieniądze, które wydałbyś na jego leki.

• Lepsze wyniki

Kiedy szpitale będą wiedziały, kto może poważnie zachorować, zapewnią tym pacjentom wymagane leczenie. W ten sposób znacznie zmniejszyłaby się liczba osób, które zachorowały w stanie krytycznym.

• Więcej uwagi:

Oszczędziłoby to zasoby szpitali, ponieważ zmniejszyłoby liczbę krytycznych pacjentów. Szpitale i kliniki otrzymałyby więcej czasu i zasobów, aby skoncentrować się na swoich pacjentach.

5. Planowane transfery na OIT

Widzieliśmy już, jak sztuczna inteligencja może pomóc szpitalom i instytucjom medycznym w automatyzacji. Automatyzując powtarzające się procesy, szpitale mogą zaoszczędzić swój czas i zasoby. Ale oprócz automatyzacji, sztuczna inteligencja może również wykorzystywać dane instytucji do usprawnienia jej przepływu pracy.

H2O.AI wykorzystuje sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej do usprawnienia pracy instytucji i przewidywania transferów pacjentów na OIT.

Badania pokazują, że nieplanowane transfery na OIT prowadzą do gorszych wyników niż planowane. To tylko 5% pacjentów, ale prowadzą do 20% wszystkich zgonów szpitalnych. Tacy pacjenci pozostają co najmniej tydzień dłużej w szpitalu i mają wyższą śmiertelność. Znalezienie takich pacjentów jest również dość trudne, ponieważ klinicyści nie mogli łatwo rozpoznać ich objawów.

Tutaj wkracza H2O.AI. Wykorzystują modele AI do identyfikacji pacjentów, którzy mają największą szansę na wypadek. Ich algorytmy i modele uczenia maszynowego uwzględniają zapisy pacjenta, wyniki testów i parametry życiowe, aby znaleźć sygnały ostrzegawcze. Ich modele działają w czasie rzeczywistym, aby pomóc szpitalowi w określeniu, których pacjentów należy przenieść na OIOM.

Oprócz transferów na OIT, ich rozwiązania AI pomagają szpitalom i przychodniom na wiele sposobów, m.in. w przewidywaniu wyników badań medycznych i, jak wspomnieliśmy wcześniej, usprawnianiu przepływu pracy.

Wniosek

Wiele firm i startupów pracuje nad rozwojem sektora opieki zdrowotnej poprzez sztuczną inteligencję. To pole jest bardzo obiecujące, a my możemy zrobić znacznie więcej.

Jeśli chcesz pomóc w takich postępach, możesz również zostać profesjonalistą AI. Możesz wziąć udział w kursie AI i rozpocząć karierę.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, Status absolwentów IIIT-B, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.