Dimitris GeorgiouΠολλές διαφορετικές επιχειρήσεις επηρεάζονται σημαντικά από την τεχνητή νοημοσύνη (AI), και η υγειονομική περίθαλψη είναι επίσης μία από αυτές. Ενισχύοντας τη διάγνωση και τη θεραπεία και βοηθώντας τους ασθενείς με διάφορους τρόπους, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν δραματικά τη ζωή των ασθενών.
Το AI χρησιμοποιείται πλέον στην πανδημία COVID-19 για την εύρεση και τη διαγραφή ψευδούς υλικού σχετικά με τον ιό από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά επίσης ερευνητές στη δημιουργία εμβολίων. Η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης στην έρευνα για τον καρκίνο είναι επίσης σημαντική! Με την υποστήριξη της AI, το Θεραπεία καρκίνου με βλαστοκύτταρα στη Γερμανία έκανε ανακαλύψεις που μπορεί να αλλάξουν την έννοια της θεραπείας του καρκίνου παγκοσμίως!
Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για διάφορους σκοπούς στην υγειονομική περίθαλψη, συμπεριλαμβανομένης της διάγνωσης και της θεραπείας, της ιατρικής απεικόνισης, της ανακάλυψης φαρμάκων, των διοικητικών καθηκόντων και των εισροών στο σχεδιασμό φαρμάκων για τον καρκίνο και τον HIV.
Πολλά ερευνητικά εργαστήρια και υγειονομική περίθαλψη σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν ενεργά την τεχνητή νοημοσύνη ή προτείνουν να το κάνουν. Ωστόσο, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη απαιτεί τεράστιο ποσό επένδυσης. Ως εκ τούτου, δεν έχουν όλες οι χώρες το προνόμιο να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη.
Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει την υγειονομική περίθαλψη
Αυτή η τεχνολογία που αλλάζει το παιχνίδι έχει τη δύναμη να προάγει τη δέσμευση και τη συμμόρφωση των ασθενών, να προωθεί εναλλακτικές θεραπευτικές λύσεις και να βελτιώνει τη διοικητική καθώς και τη λειτουργική αποτελεσματικότητα.
1. Βελτίωση των διαγνωστικών
Με την αξιολόγηση των συμπτωμάτων, τη σύσταση εξατομικευμένων θεραπειών και την αξιολόγηση του κινδύνου, η τεχνολογία AI μπορεί να βοηθήσει τους επαγγελματίες υγείας στη διάγνωση ασθενών. Επίσης, μπορεί να εντοπίσει ασυνήθιστα αποτελέσματα.
Ανάλυση συμπτωμάτων, εξατομικευμένες συστάσεις θεραπείας και εκτίμηση κινδύνου
Οι έξυπνοι έλεγχοι συμπτωμάτων χρησιμοποιούνται ήδη από πολλούς οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης και επαγγελματίες υγείας. Ζητώντας από τους ανθρώπους μια σειρά ερωτήσεων σχετικά με τα συμπτώματά τους, αυτό το σύστημα μηχανικής εκμάθησης μπορεί να καθορίσει την καλύτερη πορεία δράσης για να λάβετε ιατρική φροντίδα. Τα ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης χρησιμοποιούν τον διαδικτυακό σύντροφο υγείας της Buoy Health, με τεχνητή νοημοσύνη, για να δώσουν προτεραιότητα σε ασθενείς που παρουσιάζουν συμπτώματα COVID-19. Με βάση τις πιο πρόσφατες συστάσεις από τα Κέντρα Ελέγχου και Πρόληψης Νοσημάτων, παρέχει εξατομικευμένες συμβουλές και πληροφορίες (CDC).
2. Ανίχνευση ασθένειας
Για τους κλινικούς γιατρούς, οι τεχνολογίες απεικόνισης μπορούν να επιταχύνουν τη διαδικασία διάγνωσης. Η Enlitic, μια επιχείρηση που ιδρύθηκε στο Σαν Φρανσίσκο, δημιουργεί ιατρικά εργαλεία βαθιάς μάθησης για την ενίσχυση της ακτινολογικής διάγνωσης μέσω της μελέτης ιατρικών δεδομένων. Οι κλινικοί γιατροί είναι πλέον σε καλύτερη θέση να χαρακτηρίσουν και να κατανοήσουν την επιθετικότητα των όγκων χάρη σε αυτές τις τεχνολογίες. Σε ορισμένες περιπτώσεις, αυτές οι τεχνικές μπορούν να υποκαταστήσουν τις «εικονικές βιοψίες» για τα δείγματα ιστών, βοηθώντας τους γιατρούς να προσδιορίσουν τα φαινοτυπικά και γενετικά χαρακτηριστικά των κακοηθειών.
Έχει επίσης αποδειχθεί ότι αυτές οι τεχνικές απεικόνισης λαμβάνουν πιο ακριβείς κρίσεις από τους γιατρούς. Σύμφωνα με μια έρευνα της JAMA του 2017, 7 από τους 32 αλγόριθμους βαθιάς μάθησης θα μπορούσαν να αναγνωρίσουν τις μεταστάσεις στους λεμφαδένες σε ασθενείς με καρκίνο του μαστού με μεγαλύτερη ακρίβεια από μια ομάδα 11 παθολόγων. Τα κινητά τηλέφωνα και άλλες φορητές συσκευές θα μπορούσαν να εξελιχθούν σε αποτελεσματικά διαγνωστικά εργαλεία που βοηθούν τους τομείς της δερματολογίας καθώς και της οφθαλμολογίας. Προκειμένου να γίνει διάκριση μεταξύ κακοήθων και καλοήθων βλαβών του δέρματος, η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη για τη δερματολογία εξαρτάται από την ανάλυση και την ταξινόμηση εικόνας.
3. Προκαταρκτική θεραπεία
Η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη γίνεται χρήσιμο εργαλείο για τη φροντίδα των ασθενών. Τα άτομα που έχουν χάσει την ικανότητά τους να μιλάνε και να κινούνται μπορεί να ωφεληθούν από τις διεπαφές εγκεφάλου-υπολογιστή. Επιπλέον, αυτή η τεχνολογία μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα ζωής για ασθενείς με ALS, εγκεφαλικό επεισόδιο και τραυματισμό του νωτιαίου μυελού.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν τη δυνατότητα να ενισχύσουν τη χρήση της ανοσοθεραπείας, στην οποία πλέον αντιδρά το 20% των ασθενών. Η ανάπτυξη νέων τεχνολογιών μπορεί να ανοίξει νέες δυνατότητες για την προσαρμογή των φαρμάκων στο ιδιαίτερο γενετικό προφίλ κάθε ασθενούς. Χρησιμοποιώντας δυνατότητες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης, επιχειρήσεις όπως η BioXcel Therapeutics προσπαθούν να ανακαλύψουν νέες θεραπείες.
Επίσης, με την εξέταση ιστορικών, παρόντων και μελλοντικών δεδομένων ασθενών, τα συστήματα υποστήριξης κλινικών αποφάσεων (CDSS) μπορούν να επιτρέψουν στους επαγγελματίες υγείας να λαμβάνουν καλύτερες ιατρικές αποφάσεις. Για να βοηθήσει έναν επαγγελματία υγείας να κάνει μια κλινική επιλογή με περισσότερες γνώσεις και στοιχεία, η IBM παρέχει τεχνολογίες κλινικής υποστήριξης. Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να επιταχύνει την ανάπτυξη φαρμάκων μειώνοντας το χρόνο και τα έξοδα που σχετίζονται με την ανακάλυψη. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων, βοηθώντας τους ερευνητές να προσδιορίσουν ποιες χημικές ουσίες αξίζουν περαιτέρω έρευνα.
4. Ενίσχυση της δέσμευσης των ασθενών
Οι ασθενείς και οι επαγγελματίες μπορούν να παρακολουθούν την υγεία και κράτηση υγείας έλεγχοι με τη χρήση φορητών συσκευών και προσαρμοσμένων ιατρικών συσκευών όπως ιχνηλάτες δραστηριότητας και έξυπνα ρολόγια. Συγκεντρώνοντας και εξετάζοντας δεδομένα για ανθρώπους, μπορούν επίσης να προωθήσουν τη μελέτη των θεμάτων υγείας της κοινότητας.
Επίσης, αυτά τα εργαλεία μπορεί να είναι χρήσιμα στην ενθάρρυνση των ασθενών να ακολουθούν τις ιατρικές συμβουλές. Η συμμόρφωση των ασθενών στα θεραπευτικά σχήματα μπορεί να επηρεάσει το αποτέλεσμα. Το σχέδιο θεραπείας μπορεί να μην πετύχει εάν τα άτομα δεν είναι υπάκουα και δεν αλλάξουν τη συμπεριφορά τους ή δεν λαμβάνουν συνταγογραφούμενα φάρμακα σύμφωνα με τις οδηγίες. Η ικανότητα του AI να προσαρμόζει τη θεραπεία μπορεί να ενθαρρύνει τους ασθενείς να συμμετέχουν πιο ενεργά στη θεραπεία τους. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την παροχή ειδοποιήσεων ή πληροφοριών ασθενών που προορίζονται να προκαλέσουν απάντηση.
5. Υποστήριξη επιχειρησιακής ροής εργασίας
Με την αυτοματοποίηση ορισμένων από τις λειτουργίες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τη διοικητική καθώς και τη λειτουργική ροή εργασιών στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης. Η λήψη σημειώσεων και η επανεξέταση του ηλεκτρονικού αρχείου υγείας καταναλώνουν μεταξύ 34% και 55% του χρόνου ενός γιατρού, αποκαλώντας το ως έναν από τους κύριους λόγους απώλειας παραγωγικότητας. Τα συστήματα κλινικής τεκμηρίωσης που βασίζονται σε επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση του χρόνου που αφιερώνουν οι γιατροί στην τεκμηρίωση για τους κλινικούς ιατρούς, δίνοντάς τους περισσότερο χρόνο να επικεντρωθούν στην παροχή θεραπείας υψηλής ποιότητας.
Εταιρείες που παρέχουν ασφάλιση υγείας μπορεί να κερδίσει από την τεχνολογία AI. Καθώς οι ασφαλιστές επισημαίνουν το 80% των αξιώσεων υγειονομικής περίθαλψης ως εσφαλμένες ή δόλιες, η παρούσα διαδικασία αξιολόγησης των αξιώσεων διαρκεί πολύ. Αντί να χρειάζονται μέρες ή μήνες για να βρουν προβλήματα, οι ασφαλιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
Τρεις φάσεις κλιμάκωσης της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία
Οι γνώσεις μας για την τεχνητή νοημοσύνη και τις μέγιστες δυνατότητές της στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, ιδιαίτερα όσον αφορά τον τρόπο με τον οποίο θα επηρεάσει την εξατομίκευση, είναι ακόμη σε αρχικό στάδιο. Λαμβάνοντας υπόψη τη διοχέτευση των ιδεών και τις επί του παρόντος υλοποιούμενες λύσεις, μπορεί να υπάρχουν τρία στάδια για την επέκταση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
Πρώτα: Για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών υγειονομικής περίθαλψης και την ενίσχυση της υιοθέτησης, οι λύσεις είναι πιθανό να στοχεύουν στον χαμηλό καρπό επαναλαμβανόμενων, τακτικών και κυρίως διοικητικών διαδικασιών, συμπεριλαμβανομένης της ιατρικής τεκμηρίωσης που απαιτούν πολύ χρόνο από γιατρούς και νοσηλευτές.
Δεύτερος: Καθώς οι ασθενείς αναλαμβάνουν ένα αυξανόμενο ποσό ευθύνης για τη φροντίδα τους, αναμένουμε να δούμε περισσότερες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που διευκολύνουν τη μετάβαση από νοσοκομειακή φροντίδα σε κατ’ οίκον φροντίδα, συμπεριλαμβανομένης της απομακρυσμένης παρακολούθησης, των συστημάτων συναγερμού με τεχνητή νοημοσύνη ή των εικονικών βοηθών. Επίσης, κατά τη διάρκεια αυτής της φάσης, οι λύσεις NLP μπορούν να χρησιμοποιηθούν ευρύτερα σε εγκαταστάσεις υγειονομικής περίθαλψης και στο σπίτι και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί σε περισσότερους κλάδους, όπως ο καρκίνος, η καρδιολογία ή η νευρολογία, όπου έχουν ήδη επιτευχθεί βελτιώσεις.
Τρίτος: Με αυξανόμενη εστίαση στον ενισχυμένο καθώς και σε κλιμακωτό εξοπλισμό υποστήριξης κλινικής απόφασης (CDS) σε έναν τομέα που έχει μάθει από προηγούμενες προσπάθειες να ενσωματώνει τέτοια εργαλεία στην ιατρική περίθαλψη και έχει τροποποιήσει τη νοοτροπία, την κουλτούρα και τις δεξιότητές του, θα περιμέναμε να δούμε περισσότερα Εφαρμογές AI στην κλινική πράξη με βάση δεδομένα από κλινικές δοκιμές.
Τυλίγοντας
Το καλύτερο είναι ότι τα περισσότερα μεγάλα ιδρύματα υγειονομικής περίθαλψης αρχίζουν να χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη σε κάποια ιδιότητα, αν όχι σε όλα. Ωστόσο, η διαδικασία ανακάλυψης του τρόπου χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της υγειονομικής περίθαλψης βρίσκεται ακόμα στα πρώτα της στάδια. Μπορούμε μόνο να ελπίζουμε για το καλύτερο, καθώς εταιρείες όπως η OpenAI χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για δημόσια χρήση. Θα μπορούσαμε να ελπίζουμε ότι άλλοι τεχνολογικοί γίγαντες έκαναν ένα βήμα μπροστά για να μοιραστούν την τεχνολογία AI τους με τον κλάδο της υγείας και τους ερευνητές, αν όχι με το κοινό.
