Mākslīgā intelekta nākotne veselības aprūpes programmatūrā: Iespējas un izaicinājumi

Ievads

Kurš gan zināja, ka savulaik par modi uzskatītā tehnoloģija tagad būs viena no vismodernākajām, populārākajām un populārākajām tehnoloģijām visā pasaulē dažādu nozaru vertikāļu vidū? Šķiet, ka mākslīgā intelekta / mākslīgā intelekta jēdziens ir ārkārtīgi dziļi iespiests arī citos rūpniecības segmentos, tostarp izglītības, veselības aprūpes, finanšu, banku, izklaides un daudzos citos. Nu, tā kā mums nav pietiekami daudz laika, es nevarēšu aptvert mākslīgā intelekta nozīmi katrā nozares vertikālē. Tāpēc, kā jau izriet no nosaukuma, es īpaši pievērsīšos mākslīgā intelekta jēdzienam veselības aprūpes jomā un tam, kā tam, šķiet, ir daudzsološa nākotne, jo īpaši tuvākajos gados.

Labāka izpratne par mākslīgo intelektu veselības aprūpes jomā

Viens ir skaidrs - tādu revolucionāru tehnoloģiju attīstība kā mākslīgais intelekts veiksmīgi pārveido un revolucionizē veselības aprūpes nozari. Tiek radīta jauna pasaule ar nebeidzamām iespējām un iespējām, jo īpaši attiecībā uz medicīnisko diagnostiku, ārstēšanu un pacientu aprūpi.

Mākslīgā intelekta koncepcija, šķiet, jau pāris gadu laikā ir ievērojami pārveidojusi veselības aprūpes nozari. Jā, šķiet, ka ir radusies jauna iespēju un iespēju pasaule, un veselības aprūpes speciālistiem tā vienkārši patīk. Viņiem ir iespējams pieņemt ātrākus, precīzākus lēmumus, racionalizēt procedūras un maksimāli rūpēties par pacientiem. Salīdzinot ar agrākajiem laikiem, tagad, iegūstot vieglu piekļuvi veselības aprūpes datu masīviem un progresīviem datu algoritmiem, šķiet, ir atjaunots netraucēts darbs starp dažādām veselības aprūpes organizācijām. Protams, atsevišķās jomās ir nepieciešama rūpīga kontrole, piemēram, pacientu datu aizsardzība, privātuma saglabāšana un ētisko un juridisko seku līdzsvarošana, izmantojot pacientu datus mākslīgā intelekta algoritmu apmācībai. Tāpēc jūsu kā veselības aprūpes speciālista vienīgā atbildība ir panākt veselīgu līdzsvaru, jo īpaši integrējot jaunas tehnoloģijas.

Pasaule, šķiet, alkst pēc aizvien vairāk lietotņu, kas ietver medicīniskās attēlveidošanas analīzes, personalizētus ārstēšanas ieteikumus un daudz ko citu. Veselības aprūpes organizācijas tagad vairs nepieturas pie ierastās prakses un arvien vairāk eksperimentē ar mašīnmācīšanās tehnoloģijām un algoritmiem, lai palīdzētu diagnosticēt slimības medicīniskajos attēlos ar rentgenu, magnētisko rezonansi un datortomogrāfiju. Tiek apsvērti ne tikai mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās, bet arī dabiskās valodas apstrādes (NLP) algoritmi, lai iegūtu svarīgas atziņas no milzīga apjoma nestrukturētu medicīnisko datu, tostarp elektronisko veselības karšu (EHR), medicīniskās literatūras u. tml. Tātad, ja mēs skatāmies no ārsta viedokļa, var pieņemt labākus un precīzākus lēmumus par pacienta veselības aprūpi. Nav brīnums, ka no 2024. līdz 2030. gadam gaidāms, ka globālais mākslīgā intelekta veselības aprūpes tirgus pieaugs par 38,5 % CAGR.

Mākslīgā intelekta priekšrocības veselības aprūpes jomā

#1 Precīza un efektīva diagnostika

Pirms šāda veida tehnoloģisko sasniegumu integrēšanas nepareiza diagnoze vienmēr ir bijusi liela problēma veselības aprūpes nozarē; par laimi, šķiet, ka tā vairs nav aktuāla. Mākslīgā intelekta koncepcija ir veiksmīgi palīdzējusi pārvarēt šādas problēmas, uzlabojot diagnožu precizitāti un vienlaikus palielinot veselības aprūpes speciālistu darba efektivitāti.

Tagad ir iespējams veikt precīzu medicīnisko attēlu, tostarp pacientu ziņojumu, datortomogrāfijas, magnētiskās rezonanses, rentgena staru, mamogrāfijas u. c., analīzi, jo īpaši tajās jomās, kas nav redzamas cilvēka acīm. Varētu būt diezgan interesanti uzzināt, ka dažkārt mākslīgais intelekts var būt daudz precīzāks un ātrāks par radiologu, jo īpaši gandrīz visu veidu medicīnisko datu analīzē. Tomēr daudzi radiologi baidās no tā, ka tehnoloģijas kādu dienu varētu pilnībā aizstāt profesionāļus, taču pagaidām tā nav taisnība.

#2 Personalizēta pacientu aprūpe

Nākamais mākslīgā intelekta tehnoloģijas sniegtais ieguvums ir tas, ka tā nodrošina personalizētu pacientu aprūpi. Jā, šī tehnoloģija veiksmīgi un padziļināti analizē pacienta datus, tostarp viņa slimības vēsturi, ģenētiku un dzīvesveida faktorus. Turklāt mākslīgais intelekts ļauj izstrādāt īpašus personalizētus ārstēšanas plānus, vai varat tam noticēt? Nu, lielākā daļa mākslīgā intelekta piedāvāto risinājumu ir stingri balstīti uz mākoņtehnoloģiju, kur ir iespējams savākt tonnas un tonnas datu medicīnas platformā vai tīmekļa lietojumprogrammā.

Turklāt personalizēti pakalpojumi pacientiem sniedz brīnumus un var sekmēt lielāku pacientu apmierinātību, tādējādi uzlabojot diagnostiku un rezultātus.

• Lai atklātu vēzi
• Prognozēt sirds transplantāta atteikšanas biežumu
• Dzīvesveida un veselības uzraudzība
• Zāļu atklāšana
• Klīniskie pētījumi
• Personalizēti ārstēšanas veidi

#3 Ātrāks izpildes laiks

Vēl viens būtisks ieguvums, apsverot mākslīgā intelekta izmantošanu veselības aprūpē, ir tas, ka tas nodrošina ātrāku apstrādes laiku. Jā, salīdzinot ar cilvēkiem, mākslīgā intelekta rīkiem ir tendence analizēt testu rezultātus daudz ātrāk un daudz precīzāk. Turklāt mākslīgais intelekts ļauj daudz īsākā laikā iegūt genomiskos, metabolomiskos un bioinformātikas datus par indivīdiem. Tas ne tikai ietaupa izmaksas, bet arī veiksmīgi veicina savlaicīgu ārstēšanu.

#4 Reālā laika un precīzi dati

Medicīniskas problēmas var rasties jebkurā brīdī. Izmantojot tādas revolucionāras tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās, ir iespējams veikt reāllaika un precīzu datu analīzi. Tas noteikti ļauj medicīnas speciālistiem efektīvāk pieņemt svarīgus lēmumus. Reāllaika dati samazina izmaksas, līdz minimumam samazina gaidīšanas laiku un sniedz lielākas iespējas novērst stāvokļa pasliktināšanos.

#5 Uzlabotas ķirurģiskās procedūras

Vai zinājāt, ka tagad ir iespējams nodrošināt veselības aprūpes robotiku, kas var veiksmīgi veikt diezgan drošas un drošas operācijas? Tomēr tas nenozīmē, ka nav iesaistīti ķirurgi, patiesībā robotizētā ķirurģija veiksmīgi ļauj ķirurgiem panākt lielāku precizitāti, drošību, elastību un kontroli sarežģītās ķirurģiskās procedūrās.

Turklāt mākslīgais intelekts nodrošina arī attālinātu ķirurģiju, kas nozīmē, ka to var veikt no jebkuras vietas visā pasaulē, jo īpaši tajos reģionos, kur ķirurgi var nesasniegt uzreiz. Šī tehnoloģija izrādās brīnišķīga, jo īpaši globālo pandēmiju laikā un vietās, kur ir nepieciešama sociālā distance. Turklāt, palielinoties robotu asistēto operāciju skaitam, ir konstatēts, ka.

• īsāks pacientu uzturēšanās ilgums slimnīcā pēc operācijas.
• zemāki sāpju rādītāji pēc operācijas pabeigšanas.
• Mazāk komplikāciju pēc operācijas, piemēram, asins recekļu veidošanās, urīnceļu infekcijas un urīnpūšļa kakla kontraktūra.

Vai ir kādi trūkumi?

Kurš tagad saka, ka mākslīgajam intelektam veselības aprūpē nav mīnusu vai ka tam nav pietiekami daudz pretrunu? Daži no galvenajiem trūkumiem, apsverot mākslīgā intelekta izmantošanu veselības aprūpē, ir šādi:

• Apmācību sarežģītība - AI tehnoloģiju apguve nekad nav bijusi un nav tik vienkārša. Lai to labi apgūtu, ir jābūt visām nepieciešamajām prasmēm un zināšanām, lai to efektīvi izmantotu. Tāpēc, jā, medicīnas speciālistiem pirms darba uzsākšanas ir nepieciešama atbilstoša apmācība.
• Smags bezdarbs - roboti zināmā mērā izraisa bezdarbu. Mākslīgā intelekta ieviešana nozīmē, ka lielākā daļa administratīvo darbu kļūst lieki.
• Augsti drošības riski - kiberuzbrukumi attīstās daudz straujāk, un šāda nopietna paļaušanās vai, pareizāk sakot, pārlieku liela paļaušanās uz tehnoloģijām var radīt augstākus drošības riskus.

Kāda ir nākotne? Mākslīgā intelekta iespējas veselības aprūpē

Esmu pārliecināts, ka jūs jau esat sapratuši, ka mākslīgais intelekts vairs nav tikai modes vārds, un tas attiecas uz visām nozarēm, tostarp ražošanu, IT, finansēm, izklaidi, veselības aprūpi un citām. Tā vai citādi mākslīgā intelekta jēdziens pārsteidz pasauli. Tajā pašā laikā tas nenozīmē, ka mākslīgā intelekta tehnoloģija ir gājiens uz priekšu, taču paredzams, ka veselības aprūpes tirgus 2030. gadā sasniegs 187 miljardus ASV dolāru.

* Nestrukturētu datu atslēgšana

97 % veselības aprūpes datu paliek neizmantoti un nepieejami, jo tie nav strukturēti. Šeit ir iesaistīts viss, sākot ar datu iegūšanu no rentgena stariem, medicīniskajiem dokumentiem, kuros ir gan skenēti dokumenti, gan ģeometriskie dati un klīniskās piezīmes, un daudz kas cits. Ar mākslīgā intelekta tehnoloģiju, mašīnmācīšanās un NLP palīdzību ir daudz vieglāk apstrādāt visus nestrukturētos datus, tādējādi nodrošinot lielāku pieejamību un noderīgumu veselības aprūpes speciālistiem visā pasaulē. Iespējams, jūs diezgan ieinteresēs informācija, ka [ChatGPT ](/blog/how-is-chat-gpt-useful-for-seo/)mēdz izmantot lielus valodas modeļus, kas veiksmīgi palīdz izveidot ātru pacienta kartes vēstures kopsavilkumu un iegūt nozīmīgas atziņas no klīniskajām piezīmēm, tādējādi uzlabojot diagnostikas precizitāti un ārstēšanas plānus.  

* Nevainojama datu integrācija un analīze

Vēl viena svarīga iespēja, ko mākslīgais intelekts piedāvā veselības aprūpes jomā, ir netraucēta datu integrācija un analīze. Mākslīgajam intelektam ir lieliskas iespējas vākt, analizēt un papildināt datus no dažādiem avotiem, tostarp EHR, valkājamām ierīcēm un genomikas. Šeit jūs noteikti atradīsiet holistisku veselības datu un medicīniskās vēstures pārskatu. Salīdzinot ar iepriekšējiem gadiem, tagad ārstiem ir tendence iegūt visaptverošāku izpratni par katru pacientu, kā rezultātā iespējams netraucēti izstrādāt personalizētākas ārstēšanas stratēģijas.  

* Darbības efektivitāte

Vēl viena lieliska iespēja, ko mākslīgais intelekts mēdz radīt veselības aprūpes jomā, ir visu veidu administratīvo procedūru racionalizēšana, kas ietver ātru plānošanu, rēķinu izrakstīšanu un pieprasījumu apstrādi, kas automātiski samazina kopējās darbības izmaksas. Visā pasaulē veiktā labākā prakse ir pierādījusi, ka ir iespējams izmantot mašīnmācīšanās koncepciju, lai proaktīvi racionalizētu pieprasījumu apstrādi, izmantojot daudzus automatizētus atteikumu pārvaldības rīkus. Tāpat šie rīki var veiksmīgi palīdzēt novērtēt jaunākos pieprasījumus, jo īpaši tos, kuriem ir potenciāls radīt sarkanos karodziņus, īpaši tos, kuriem ir palielināta atteikuma iespēja. 

* Diagnostikas kļūdu samazināšana

Nākamā nepārspējamā mākslīgā intelekta iespēja veselības aprūpes jomā ir uzlabota diagnostikas precizitāte. Jā, bija laiks, kad medicīniskās kļūdas bija diezgan nepieļaujamas, jo tās var apdraudēt kāda cilvēka dzīvību. Līdz ar mākslīgā intelekta ieviešanu dārgu medicīnisku kļūdu radīšanas apmērs, visticamāk, tiks samazināts. 

Mūsdienās mākslīgā intelekta sistēmām ir iespējams ātri un ar lielāku precizitāti analizēt dažāda veida medicīniskos attēlus. Tādējādi tagad radiologi var veiksmīgi identificēt dažādus stāvokļus, kas var tikt palaisti garām manuālās pārbaudes laikā. Tādējādi kopumā pacienta rezultāti tiek uzlaboti un jebkādas bažas vai pat naudu, kas saistīta ar nepareizu diagnozi vai turpmāko ārstēšanu, var pilnībā izdzēst.

* Virtuālie asistenti un tērzēšanas roboti

Nākamā iespēja, ko vajadzētu izmantot vai paturēt, ir virtuālie asistenti un tērzēšanas roboti. Tagad jūs droši vien domājat, kā virtuālie asistenti un tērzēšanas roboti var uzlabot pacientu aprūpi. Nu, ir gadījumi, kad pacientiem, jo īpaši tiem, kas nav tehniskie speciālisti, ir trūcīgi jautājumi (trūcīgi ekspertu uztverē), tāpēc šie virtuālie asistenti un tērzēšanas roboti, kurus darbina mākslīgais intelekts, var labi palīdzēt atbildēt uz pamatjautājumiem, lai viņiem vairs nebūtu atkārtoti jāapmeklē veselības aprūpes speciālists. 

Also, these virtual assistants and chatbots ensure easy 24/7 access to the medical information of the patient, including any surgeries or allergies or appointment scheduling, medication reminders, and more. Ar šiem rīkiem ir iespējams veiksmīgi apstrādāt visus rutīnas jautājumus, atbrīvojot veselības aprūpes speciālistus, lai tie varētu pievērsties sarežģītākiem uzdevumiem un uzlabot pacientu pieredzi.

* Pacientu vajadzību prognozēšana

Un pēdējais, bet ne mazāk svarīgais, ir pacienta vajadzību prognozēšana jau laikus. Jā, iekļaujot mākslīgo intelektu esošajās veselības aprūpes sistēmās, jūs varat maksimāli izmantot prognozēšanas analīzi. Tas nozīmē, ka tagad veselības aprūpes organizācijas var veiksmīgi rūpēties par personāla un resursu nodrošinājumu. Analizējot modeļus un tendences, mākslīgā intelekta rīki var palīdzēt veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējiem paredzēt pieprasījumu un efektīvāk sadalīt resursus, nodrošinot pacientiem savlaicīgu aprūpi. 

Nobeiguma vārdi

Tātad pagaidām tas ir viss! Mākslīgā intelekta nākotne, jo īpaši veselības aprūpes jomā, šķiet, ir ļoti gaiša un rožaina. Un vai jūs zināt, kas šeit ir labākais? Tehnoloģijas turpina attīstīties tagad un tad. Drīz pienāks diena, kad mākslīgais intelekts no pilotprojektiem veiksmīgi pāries uz uzņēmuma mēroga risinājumiem.

Turklāt AI sekmīgi veicinās ilgtspējību visā organizācijā. Rezultātā samazināsies izšķērdēšana, palielināsies efektivitāte, un ir lielāka iespēja, ka veselības aprūpes nozarē būs tendence ieviest videi draudzīgāku praksi. Tātad, vai esat gatavi mainīties kā pacientu aprūpētāji, uzlabot darbības efektivitāti un izstrādāt arvien rentablākas stratēģijas savai organizācijai?

Es ceru, ka jūs atradāt šādu ziņu ieskatu. Ja jums ir kādas šaubas vai jautājumi, nekautrējieties tos minēt komentāru sadaļā zemāk. Tāpat būtu lieliski, ja jūs dalītos ar šo ziņu un palīdzētu mums sasniegt arvien vairāk auditoriju vai tādu tehnoloģiju lietpratēju kā jūs.