Tekoälyn tulevaisuus terveydenhuollon ohjelmistoissa: Mahdollisuudet ja haasteet

Intro

Kuka olisi arvannut, että kerran villityksenä pidetty teknologia olisi nyt yksi trendikkäimmistä, optimistisimmista ja muodikkaimmista teknologioista maailmanlaajuisesti eri toimialojen keskuudessa? Tekoälyn ja tekoälyn käsite näyttää tunkeutuneen erittäin syvälle muihin teollisuudenaloihin, kuten koulutukseen, terveydenhuoltoon, talouteen, pankkitoimintaan, viihteeseen ja moneen muuhun. No, koska meillä ei ole runsaasti aikaa, en pysty tavoittamaan tekoälyn merkitystä jokaisessa teollisuusvertikaalissa. Joten kuten nimikin kertoo, keskityn erityisesti tekoälyn käsitteeseen terveydenhuollon alalla ja siihen, miten se näyttää lupaavalta tulevaisuudelta erityisesti tulevina vuosina.

Parempi ymmärrys tekoälystä terveydenhuollossa

Yksi asia on varma: tekoälyn kaltaisten mullistavien teknologioiden kehittäminen muuttaa ja mullistaa terveydenhuoltoalaa menestyksekkäästi. Erityisesti lääketieteellisen diagnosoinnin, hoidon ja potilaiden hoidon osalta luodaan uusi loputtomien mahdollisuuksien ja mahdollisuuksien maailma.

Tekoälyn käsite näyttää muuttaneen terveydenhuoltoalaa parin vuoden aikana hyvin pitkälle. Kyllä, uusi mahdollisuuksien ja tilaisuuksien maailma näyttää kehittyneen, ja terveydenhuollon ammattilaiset yksinkertaisesti rakastavat sitä. Heille on mahdollista tehdä nopeampia ja tarkempia päätöksiä virtaviivaistaa menettelyjä ja antaa potilaille äärimmäistä hoitoa. Aikaisempiin päiviin verrattuna terveydenhuollon tietomäärät ja kehittyneet data-algoritmit ovat nyt helposti saatavilla, mikä näyttää palauttaneen saumattoman työskentelyn eri terveydenhuollon organisaatioiden välille. Tietenkin tietyt alueet vaativat jonkinlaista tarkastelua, kuten potilastietojen suojaaminen, yksityisyyden säilyttäminen ja potilastietojen hyödyntämisen eettisten ja oikeudellisten vaikutusten tasapainottaminen tekoälypohjaisten algoritmien kouluttamiseksi merkittävästi. Terveydenhuollon ammattilaisena on siis yksin sinun vastuullasi löytää terve tasapaino erityisesti uutta teknologiaa integroitaessa.

Maailma näyttää kaipaavan yhä enemmän sovelluksia, joissa on lääketieteellistä kuvantamisanalyysiä, henkilökohtaisia hoitosuosituksia ja paljon muuta. Terveydenhuollon organisaatiot eivät enää ole juuttuneet perinteisiin käytäntöihin, vaan kokeilevat yhä enemmän koneoppimistekniikoita ja algoritmeja sairauksien diagnosoimiseksi röntgen-, magneetti- ja tietokonetomografiakuvien lääketieteellisissä kuvissa. Tekoälyn ja koneoppimisen lisäksi myös luonnollisen kielen käsittelyalgoritmeja (NLP) harkitaan jopa kriittisten oivallusten poimimiseksi valtavista määristä jäsentymätöntä lääketieteellistä tietoa, kuten sähköisistä terveystiedoista (EHR), lääketieteellisestä kirjallisuudesta ja niin edelleen. Jos siis katsotaan kliinikon näkökulmasta, voidaan tehdä parempia ja tarkempia päätöksiä potilaan terveydenhuollon ympärillä. Ei ihme, että maailmanlaajuisten tekoälyn terveydenhuoltomarkkinoiden odotetaan kasvavan 38,5 prosentin CAGR:llä vuodesta 2024 vuoteen 2030.

Tekoälyn hyödyt terveydenhuollossa

#1 Tarkka ja tehokas diagnostiikka

Ennen tämäntyyppisten teknisten edistysaskeleiden integrointia väärät diagnoosit ovat aina olleet suuri huolenaihe terveydenhuoltoalalla; onneksi näin ei enää näytä olevan. Tekoälyn käsite on onnistuneesti auttanut ratkaisemaan tällaisia ongelmia parantamalla diagnoosien tarkkuutta ja lisäämällä samalla terveydenhuollon ammattilaisten tehokkuutta.

Nyt on mahdollista tehdä tarkkoja analyysejä lääketieteellisestä kuvantamisesta, kuten potilaskertomuksista, tietokonetomografiakuvista, magneettikuvauksista, röntgenkuvista, mammografiakuvista jne., erityisesti sellaisilta alueilta, jotka eivät näy ihmissilmälle. Saattaa olla varsin mielenkiintoista tietää, että toisinaan tekoäly voi olla paljon tarkempi ja nopeampi kuin radiologi, erityisesti lähes kaikenlaisten lääketieteellisten tietojen analysoinnissa. Monet radiologit kuitenkin pelkäävät, että teknologia saattaa jonain päivänä korvata ammattilaiset kokonaan, mutta toistaiseksi se ei ole totta.

#2 Henkilökohtainen potilashoito

Seuraava tekoälyteknologian tarjoama hyöty on se, että se takaa yksilöllisen potilashoidon. Kyllä, teknologia analysoi menestyksekkäästi potilaan tiedot vilpittömästi ja syvällisesti, mukaan lukien potilaan sairaushistoria, genetiikka ja elämäntapatekijät. Lisäksi tekoäly mahdollistaa erityiset yksilölliset hoitosuunnitelmat, voitko uskoa sitä? No, suurin osa tekoälyn tarjoamista ratkaisuista on tiukasti pilvipohjaisia, joissa on mahdollista kerätä tonneja ja tonneja tietoja lääketieteelliselle alustalle tai verkkosovellukseen.

Lisäksi yksilölliset palvelut tekevät ihmeitä potilaiden kannalta, ja ne voivat johtaa potilastyytyväisyyden lisääntymiseen, mikä parantaa diagnoosia ja tuloksia.

• Syövän havaitsemiseksi
• Sydänsiirron hylkimisprosentin ennustaminen
• Elämäntapojen ja terveyden seuranta
• Lääkkeiden löytäminen
• Kliiniset tutkimukset
• Henkilökohtaiset hoidot

#3 Nopeampi läpimenoaika

Toinen ratkaiseva hyöty, joka saavutetaan, kun tekoälyä käytetään terveydenhuollossa, on se, että se takaa nopeamman läpimenoajan. Ihmiseen verrattuna tekoälytyökalut analysoivat testitulokset paljon nopeammin ja tarkemmin. Lisäksi tekoäly mahdollistaa yksilöiden genomi-, metabolomi- ja bioinformatiikkatietojen keräämisen paljon lyhyemmässä ajassa. Se ei ainoastaan säästä kustannuksia, vaan myös helpottaa oikea-aikaista hoitoa.

#4 Reaaliaikaiset ja tarkat tiedot

Lääketieteellisiä ongelmia voi ilmetä milloin tahansa. Tekoälyn ja koneoppimisen kaltaisten mullistavien teknologioiden avulla on mahdollista tehdä reaaliaikaista ja tarkkaa data-analyysiä. Näin lääketieteen ammattilaiset voivat varmasti tehdä kriittisiä päätöksiä tehokkaammin. Reaaliaikaiset tiedot vähentävät kustannuksia, minimoivat odotusaikoja ja tarjoavat paremmat mahdollisuudet estää tilan paheneminen.

#5 Parannetut kirurgiset toimenpiteet

Tiesitkö, että nyt on mahdollista toimittaa terveydenhuollon robotiikkaa, joka voi suorittaa leikkauksia, jotka ovat melko turvallisia ja terveitä? Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, että kirurgit eivät ole mukana, vaan itse asiassa robottiavusteinen kirurgia antaa kirurgeille menestyksekkäästi mahdollisuuden saavuttaa suurempaa tarkkuutta, turvallisuutta, joustavuutta ja hallintaa monimutkaisissa kirurgisissa toimenpiteissä.

Lisäksi tekoäly mahdollistaa myös etäkirurgian, mikä tarkoittaa, että se voidaan suorittaa mistä tahansa päin maailmaa, erityisesti alueilla, joille kirurgit eivät välttämättä pääse välittömästi. Tämä tekniikka osoittautuu ihanaksi erityisesti maailmanlaajuisten pandemioiden aikana ja alueilla, joilla sosiaalinen etäisyys on välttämätöntä. Myös robottiavusteisten leikkausten lisääntyessä on todettu, että

• Potilaiden sairaalassaoloaika on lyhyempi leikkauksen jälkeen.
• Pienemmät kipupisteet leikkauksen jälkeen
• Vähemmän leikkauksen jälkeisiä komplikaatioita, kuten verihyytymiä, virtsatieinfektioita ja virtsarakon kaulan supistumista.

Onko haittoja?

Kuka väittää, ettei tekoälyllä terveydenhuollossa ole haittapuolia tai ettei sillä ole reilua osuuttaan ristiriitoja? Joitakin perushaittoja, joita tekoälyn harkitseminen terveydenhuollossa aiheuttaa, ovat muun muassa seuraavat:

• Koulutuksen monimutkaisuus - Tekoälyteknologioiden oppiminen ei ole koskaan ollut näin helppoa. Jotta sen hallitsisi hyvin, on hallittava kaikki tarvittavat taidot ja asiantuntemus, jotta sitä voi hyödyntää tehokkaasti. Niinpä kyllä lääketieteen ammattilaiset tarvitsevat kunnollista koulutusta ennen aloittamista.
• Vakava työttömyys - Robotit johtavat jossain määrin työttömyyteen. Tekoälyn käyttöönotto tarkoittaa, että useimmat hallinnolliset tehtävät jäävät pois.
• Korkeat turvallisuusriskit - Tietoverkkohyökkäykset kehittyvät paljon nopeammin, ja tällainen vakava riippuvuus tai pikemminkin liiallinen riippuvuus teknologiasta voi johtaa korkeampiin turvallisuusriskeihin.

Mitä tulevaisuus tuo tullessaan? Tekoälyn mahdollisuudet terveydenhuollossa

Tähän mennessä olet varmasti ymmärtänyt, että tekoäly ei ole enää pelkkä muotisana, ja tämä on totta kaikilla aloilla ja toimialoilla, kuten teollisuudessa, tietotekniikassa, rahoituksessa, viihteessä, terveydenhuollossa ja niin edelleen. Tavalla tai toisella tekoälyn käsite on valloittamassa maailman yllättäen. Samalla se ei tarkoita, että tekoälyteknologia on menevä vaihtoehto, mutta terveydenhuollon markkinoiden odotetaan olevan 187 miljardia dollaria vuonna 2030.

* Rakenteettoman tiedon avaaminen

97 prosenttia terveydenhuollon tiedoista jää käyttämättä ja saavuttamatta, koska ne ovat jäsentymättömiä. Tässä on mukana kaikki, alkaen tietojen poimimisesta röntgenkuvista, lääketieteellisistä asiakirjoista, joissa on sekä skannattuja asiakirjoja, geometrisia tietoja että kliinisiä muistiinpanoja, ja paljon muuta. Tekoälyyn perustuvien teknologioiden, koneoppimisen ja NLP:n avulla on paljon helpompaa käsitellä kaikkea strukturoimatonta tietoa, mikä lisää terveydenhuollon ammattilaisten saatavuutta ja hyödyllisyyttä kaikkialla maailmassa. Saattaa olla varsin mielenkiintoista tietää, että [ChatGPT ](/blog/how-is-chat-gpt-useful-for-seo/)pyrkii käyttämään suuria kielimalleja, jotka auttavat menestyksekkäästi luomaan nopean yhteenvedon potilaskertomuksen historiasta ja poimimaan kliinisistä muistiinpanoista mielekkäitä oivalluksia, jotka parantavat diagnostiikan tarkkuutta ja hoitosuunnitelmia.  

* Saumaton tietojen integrointi ja analysointi

Toinen tärkeä mahdollisuus tekoälylle terveydenhuollon alalla on saumaton tietojen integrointi ja analysointi. Tekoälyllä on nimittäin suuri kyky kerätä, analysoida ja täydentää tietoja monista eri lähteistä, kuten EHR:stä, kannettavista laitteista ja genomitiedoista. Täältä löydät varmasti kokonaisvaltaisen näkymän terveystietoihin ja sairaushistoriaan. Aikaisempaan verrattuna lääkäreillä on nyt yleensä kattavampi käsitys kustakin potilaasta, mikä johtaa yksilöllisempien hoitostrategioiden saumattomaan kehittämiseen.  

* Toiminnallinen tehokkuus

Toinen suuri mahdollisuus, jonka tekoäly yleensä luo terveydenhuollon alalla, on kaikenlaisten hallinnollisten menettelyjen virtaviivaistaminen nopealla aikatauluttamisella, laskutuksella ja korvausvaatimusten käsittelyllä, mikä vähentää automaattisesti yleisiä toimintakustannuksia. Eri puolilla maailmaa toteutetut parhaat käytännöt ovat osoittaneet, että koneoppimisen käsitettä on mahdollista hyödyntää pelkästään korvausvaatimusten käsittelyn ennakoivaan virtaviivaistamiseen lukuisten automatisoitujen hylkäysten hallintatyökalujen avulla. Nämä työkalut voivat myös auttaa menestyksekkäästi arvioimaan uusimpia korvausvaatimuksia, erityisesti niitä, jotka voivat aiheuttaa punaisia lippuja, erityisesti niitä, joilla on lisääntynyt mahdollisuus epäämiseen. 

* Diagnoosivirheiden vähentäminen

Tekoälyn seuraava ennennäkemätön mahdollisuus terveydenhuollossa on diagnostiikan tarkkuuden parantaminen. Kyllä, oli aika, jolloin lääketieteelliset virheet olivat melko mahdottomia, koska ne voivat saattaa jonkun hengen vaaraan. Tekoälyn käyttöönoton myötä kalliiden lääketieteellisten virheiden syntymisen mahdollisuudet vähenevät todennäköisemmin. 

Nykyään tekoälyjärjestelmien on mahdollista analysoida nopeasti erityyppisiä lääketieteellisiä kuvia suuremmalla tarkkuudella. Nyt radiologit voivat siis onnistuneesti tunnistaa erilaisia tiloja, jotka saattavat jäädä huomaamatta manuaalisessa tarkastelussa. Potilaan hoitotulokset paranevat siis kaiken kaikkiaan, ja kaikki väärään diagnoosiin tai myöhempiin hoitoihin liittyvät huolenaiheet tai jopa rahat voidaan pyyhkiä kokonaan pois.

* Virtuaaliset avustajat ja chatbotit

Seuraava tilaisuus, johon kannattaa tarttua tai josta pitää kiinni, ovat virtuaaliset avustajat ja chatbotit. Nyt varmasti mietit, miten virtuaaliavustajat ja chatbotit voivat parantaa potilaiden hoitoa. No, on aikoja, jolloin potilailla, erityisesti ei-teknisillä, on ontuvia kysymyksiä (asiantuntijoiden mielestä ontuvia), joten nämä tekoälyn avulla toimivat virtuaaliavustajat ja chatbotit voivat auttaa vastaamaan peruskysymyksiin niin, ettei heidän tarvitse enää käydä terveydenhuollon ammattilaisen luona uudestaan ja uudestaan. 

Lisäksi nämä virtuaaliavustajat ja chatbotit takaavat helpon 24/7 pääsyn potilaan lääketieteellisiin tietoihin, mukaan lukien leikkaukset, allergiat, ajanvaraukset, lääkemuistutukset ja paljon muuta. Näiden työkalujen avulla voidaan onnistuneesti hoitaa kaikki rutiinipohjaiset kyselyt, jolloin terveydenhuollon ammattilaiset voivat keskittyä monimutkaisempiin tehtäviin ja parantaa potilaskokemusta.

* Potilaan tarpeiden ennustaminen

Viimeisenä mutta ei suinkaan vähäisimpänä on potilaan tarpeiden ennakointi melko pitkälle etukäteen. Kyllä, sisällyttämällä tekoälyä nykyisiin terveydenhuoltojärjestelmiin voit hyödyntää ennakoivaa analyysia parhaalla mahdollisella tavalla. Tämä tarkoittaa, että terveydenhuollon organisaatiot voivat nyt huolehtia henkilöstöstä ja resursseista onnistuneesti. Analysoimalla malleja ja trendejä tekoälytyökalut voivat auttaa terveydenhuollon tarjoajia ennakoimaan kysyntää ja kohdentamaan resursseja tehokkaammin, jolloin varmistetaan, että potilaat saavat oikea-aikaista hoitoa. 

Viimeiset sanat

Siinä kaikki toistaiseksi! Tekoälyn tulevaisuus erityisesti terveydenhuollossa näyttää erittäin valoisalta ja ruusuiselta. Ja tiedätkö, mikä tässä on parasta? Teknologia kehittyy edelleen silloin tällöin. Pian koittaa päivä, jolloin tekoäly siirtyy onnistuneesti pilottihankkeista koko yrityksen laajuisiin ratkaisuihin.

Lisäksi tekoäly edistää menestyksekkäästi kestävää kehitystä koko organisaatiossa. Tämän seurauksena hävikki vähenee, tehokkuus paranee ja terveydenhuoltoalan ympäristöystävällisemmät käytännöt ovat todennäköisempiä. Oletko siis valmis muuttumaan potilashoitajina, parantamaan toiminnan tehokkuutta ja kehittämään yhä kustannustehokkaampia strategioita organisaatiollesi?

Toivottavasti piditte seuraavaa viestiä oivaltavana. Jos sinulla on epäilyksiä tai kysymyksiä, voit mainita ne alla olevassa kommenttiosassa. Olisi myös hienoa, jos voisit jakaa seuraavan postauksen ja auttaa meitä saavuttamaan yhä enemmän yleisöä tai kaltaisiasi teknologia-asiantuntijoita.