Dirbtinio intelekto ateitis sveikatos priežiūros programinėje įrangoje: Galimybės ir iššūkiai

Įvadas

Kas žinojo, kad kadaise mada laikyta technologija dabar taps viena iš labiausiai madingų, optimistiškiausių ir madingiausių technologijų visame pasaulyje tarp įvairių pramonės šakų atstovų? Atrodo, kad dirbtinio intelekto sąvoka labai giliai įsiskverbė į kitus pramonės segmentus, įskaitant švietimą, sveikatos priežiūrą, finansus, bankininkystę, pramogas ir daugelį kitų. Na, kadangi neturime pakankamai laiko, negalėsiu aprėpti dirbtinio intelekto svarbos kiekvienoje pramonės vertikalėje. Taigi, kaip matyti iš pavadinimo, norėčiau sutelkti dėmesį į dirbtinio intelekto sąvoką sveikatos priežiūros srityje ir į tai, kaip atrodo, kad jis turi perspektyvią ateitį, ypač artimiausiais metais.

Geresnis dirbtinio intelekto supratimas sveikatos priežiūros srityje

Viena aišku, kad perversmą sukeliančios technologijos, tokios kaip dirbtinis intelektas, sėkmingai keičia ir revoliucionizuoja sveikatos priežiūros pramonę. Sukurtas naujas begalinių galimybių ir galimybių pasaulis, ypač medicinos diagnostikos, gydymo ir pacientų priežiūros srityje.

Atrodo, kad dirbtinio intelekto sąvoka per kelerius metus gerokai pakeitė sveikatos priežiūros pramonę. Taip, atrodo, kad buvo sukurtas naujas galimybių ir progų pasaulis, ir sveikatos priežiūros specialistams tai tiesiog patinka. Jiems suteikiama galimybė priimti greitesnius, tikslesnius sprendimus supaprastinti procedūras ir maksimaliai rūpintis pacientais. Lyginant su ankstesniais laikais, atrodo, kad lengva prieiga prie daugybės sveikatos priežiūros duomenų ir pažangių duomenų algoritmų dabar vėl užtikrino sklandų darbą tarp skirtingų sveikatos priežiūros organizacijų. Žinoma, tam tikros sritys reikalauja tam tikros priežiūros, pavyzdžiui, pacientų duomenų apsauga, privatumo išsaugojimas ir etinių bei teisinių pasekmių, susijusių su pacientų duomenų panaudojimu dirbtiniu intelektu grindžiamiems algoritmams mokyti, subalansavimas. Taigi jūsų, kaip sveikatos priežiūros specialisto, pareiga yra išlaikyti sveiką pusiausvyrą, ypač integruojant naujas technologijas.

Atrodo, kad pasaulis trokšta vis daugiau programėlių su medicininių vaizdų analize, asmeninėmis gydymo rekomendacijomis ir kt. Sveikatos priežiūros organizacijos dabar nebesilaiko įprastos praktikos ir vis dažniau eksperimentuoja su mašininio mokymosi technologijomis ir algoritmais, padedančiais diagnozuoti ligas pagal medicininius vaizdus - rentgeno, magnetinio rezonanso ir kompiuterinės tomografijos nuotraukas. Svarstomi ne tik dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi, bet ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) algoritmai, skirti svarbiausioms įžvalgoms išgauti iš didžiulių nestruktūrizuotų medicininių duomenų kiekių, įskaitant elektroninius sveikatos įrašus (EHR), medicininę literatūrą ir kt. Taigi, jei žvelgsime iš gydytojo perspektyvos, bus galima priimti geresnius ir tikslesnius sprendimus, susijusius su paciento sveikatos priežiūra. Nenuostabu, kad nuo 2024 m. iki 2030 m. pasaulinė dirbtinio intelekto sveikatos priežiūros paslaugų rinka turėtų augti 38,5 proc.

Dirbtinio intelekto nauda sveikatos priežiūros srityje

#1 Tiksli ir veiksminga diagnostika

Prieš integruojant tokius technologinius pasiekimus, klaidinga diagnozė visada buvo didelė sveikatos priežiūros sektoriaus problema; laimei, panašu, kad dabar taip nebėra. Dirbtinio intelekto koncepcija sėkmingai padėjo įveikti tokias problemas, padidindama diagnozės tikslumą ir kartu padidindama sveikatos priežiūros specialistų efektyvumą.

Dabar galima atlikti tikslią medicininių vaizdų, įskaitant pacientų ataskaitas, kompiuterinės tomografijos, magnetinio rezonanso tyrimų, rentgeno nuotraukų, mamogramų ir t. t., analizę, ypač tų sričių, kurių žmogaus akys nemato. Galbūt jums bus visai įdomu sužinoti, kad kartais dirbtinis intelektas gali būti kur kas tikslesnis ir greitesnis už radiologą, ypač analizuojant beveik visų rūšių medicininius duomenis. Vis dėlto daugelis radiologų baiminasi, kad technologija vieną dieną gali visiškai pakeisti specialistus, tačiau kol kas tai nėra tiesa.

#2 Personalizuota pacientų priežiūra

Kitas dirbtinio intelekto technologijos privalumas - tai, kad ji užtikrina individualizuotą pacientų priežiūrą. Taip, ši technologija sėkmingai ir nuodugniai analizuoja paciento duomenis, įskaitant jo ligos istoriją, genetiką ir gyvenimo būdo veiksnius. Be to, dirbtinis intelektas leidžia sudaryti specialius individualizuotus gydymo planus, ar galite tuo patikėti? Na, dauguma AI siūlomų sprendimų yra griežtai pagrįsti debesija, kai medicinos platformoje arba interneto programoje galima surinkti tonas ir tonas duomenų.

Be to, individualizuotos paslaugos daro stebuklus pacientams ir gali sėkmingai užtikrinti didesnį pacientų pasitenkinimą, o tai lemia geresnę diagnostiką ir geresnius rezultatus.

• Aptikti vėžį
• Širdies transplantacijos atmetimo dažnio prognozavimas
• Gyvenimo būdo ir sveikatos stebėsena
• Vaistų atradimas
• Klinikiniai tyrimai
• Individualizuotos procedūros

#3 greitesnis apyvartos laikas

Dar vienas labai svarbus dirbtinio intelekto privalumas sveikatos priežiūros srityje yra tas, kad jis užtikrina greitesnį darbo laiką. Taip, palyginti su žmonėmis, dirbtinio intelekto įrankiai yra linkę analizuoti tyrimų rezultatus daug greičiau ir tiksliau. Be to, dirbtinis intelektas leidžia per daug trumpesnį laiką gauti genominius, metabolominius ir bioinformacinius asmenų duomenis. Tai ne tik taupo išlaidas, bet ir sėkmingai padeda laiku pradėti gydymą.

#4 Realaus laiko ir tikslūs duomenys

Sveikatos problemų gali kilti bet kuriuo metu. Taikant tokias pažangias technologijas kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, galima atlikti tikslią duomenų analizę realiuoju laiku. Tai neabejotinai leidžia medicinos specialistams veiksmingiau priimti svarbius sprendimus. Realaus laiko duomenys sumažina išlaidas, sutrumpina laukimo laiką ir suteikia daugiau galimybių užkirsti kelią būklės pablogėjimui.

#5 patobulintos chirurginės procedūros

Ar žinojote, kad dabar galima pristatyti sveikatos priežiūros robotus, kurie gali sėkmingai atlikti gana saugias ir patikimas operacijas? Tačiau tai nereiškia, kad čia nedalyvauja chirurgai, iš tiesų, robotizuota chirurgija sėkmingai leidžia chirurgams pasiekti didesnį tikslumą, saugumą, lankstumą ir kontrolę atliekant sudėtingas chirurgines procedūras.

Be to, dirbtinis intelektas taip pat leidžia atlikti nuotolines operacijas, t. y. jas galima atlikti iš bet kurios pasaulio vietos, ypač tose vietovėse, kurių chirurgai gali iš karto nepasiekti. Ši technologija pasirodo esanti nuostabi, ypač pasaulinių pandemijų metu ir tose srityse, kuriose būtina laikytis socialinio atstumo. Be to, padaugėjus robotų atliekamų operacijų, nustatyta, kad

• trumpesnė pacientų buvimo ligoninėje trukmė po operacijos
• mažesni skausmo balai po operacijos
• Mažiau komplikacijų po operacijos, tokių kaip kraujo krešuliai, šlapimo takų infekcijos ir šlapimo pūslės kaklelio kontraktūra.

Ar yra kokių nors trūkumų?

Kas sako, kad dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros srityje neturi jokių trūkumų arba neturi pakankamai prieštaravimų? Kai kurie iš pagrindinių trūkumų, susijusių su dirbtinio intelekto panaudojimu sveikatos priežiūros srityje, yra šie:

• Mokymo sudėtingumas - mokytis dirbtinio intelekto technologijų niekada nebuvo ir nėra taip paprasta. Norint ją gerai įvaldyti, reikia turėti visus reikiamus įgūdžius ir žinias, kad būtų galima efektyviai ja pasinaudoti. Taigi taip, medicinos specialistams reikia tinkamo mokymo prieš pradedant dirbti.
• Didelė bedarbystė - Robotai tam tikru mastu sukelia nedarbą. Dirbtinio intelekto įdiegimas reiškia, kad dauguma administracinių užduočių tampa nereikalingos.
• Didelė saugumo rizika - kibernetinės atakos vystosi kur kas sparčiau, todėl toks didelis pasitikėjimas arba, geriau sakyti, per didelis pasitikėjimas technologijomis gali sukelti didesnę saugumo riziką.

Kas laukia ateityje? Dirbtinio intelekto galimybės sveikatos priežiūros srityje

Esu tikras, kad jau supratote, jog dirbtinis intelektas jau nebėra madingas žodis, ir tai galioja visose srityse ir pramonės šakose, įskaitant gamybą, IT, finansus, pramogas, sveikatos priežiūrą ir kt. Vienaip ar kitaip dirbtinio intelekto sąvoka užvaldo visą pasaulį. Kartu tai nereiškia, kad dirbtinio intelekto technologija yra gajus pasirinkimas, tačiau prognozuojama, kad 2030 m. sveikatos priežiūros rinka sudarys 187 mlrd. dolerių.

* Nestruktūrizuotų duomenų atskleidimas

97 % sveikatos priežiūros duomenų lieka nepanaudoti ir neprieinami, nes yra nestruktūruoti. Čia viskas susiję su duomenų gavyba iš rentgeno nuotraukų, medicininių įrašų, kuriuose yra ir skenuotų dokumentų, ir geometrinių duomenų, ir klinikinių užrašų, ir dar daugiau. Pasitelkus dirbtiniu intelektu grindžiamas technologijas, mašininį mokymąsi ir NLP, daug lengviau apdoroti visus nestruktūrizuotus duomenis, todėl sveikatos priežiūros specialistams visame pasaulyje jie tampa prieinamesni ir naudingesni. Galbūt jus sudomins žinia, kad [ChatGPT ](/blog/how-is-chat-gpt-useful-for-seo/)paprastai naudoja didelius kalbos modelius, kurie sėkmingai padeda sukurti greitą paciento kortelės istorijos santrauką ir iš klinikinių užrašų išgauti reikšmingas įžvalgas, o tai pagerina diagnostikos tikslumą ir gydymo planus.  

* Sklandi duomenų integracija ir analizė

Dar viena svarbi dirbtinio intelekto galimybė sveikatos priežiūros srityje - sklandus duomenų integravimas ir analizė. Matote, dirbtinis intelektas puikiai geba rinkti, analizuoti ir papildyti duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant EHR, dėvimus prietaisus ir genomiką. Čia tikrai rasite holistinį sveikatos duomenų ir medicininės istorijos vaizdą. Palyginti su ankstesniais laikais, dabar gydytojai turi išsamesnį supratimą apie kiekvieną pacientą, todėl gali sklandžiai kurti labiau individualizuotas gydymo strategijas.  

* Veiklos efektyvumas

Dar viena puiki galimybė, kurią dirbtinis intelektas gali sukurti sveikatos priežiūros srityje, yra visų rūšių administracinių procedūrų supaprastinimas - greitas planavimas, sąskaitų išrašymas ir pretenzijų tvarkymas, o tai automatiškai sumažina bendras veiklos sąnaudas. Visame pasaulyje atlikta geroji praktika įrodė, kad mašininio mokymosi koncepciją galima panaudoti vien tik siekiant aktyviai supaprastinti reikalavimų tvarkymą, pasitelkiant daugybę automatinių atsisakymo nagrinėti reikalavimus valdymo priemonių. Be to, šios priemonės gali sėkmingai padėti įvertinti naujausius prašymus, ypač tuos, kurie gali sukelti raudonų vėliavų, ypač tuos, kurių atmetimo tikimybė yra didesnė. 

* Diagnostikos klaidų mažinimas

Kita neprilygstama dirbtinio intelekto galimybė sveikatos priežiūros srityje - didesnis diagnostikos tikslumas. Taip, buvo metas, kai medicininės klaidos buvo visiškai neįkandamos, nes jos gali kelti pavojų kieno nors gyvybei. Atsiradus dirbtiniam intelektui, brangiai kainuojančių medicininių klaidų sukūrimo mastas greičiausiai sumažės. 

Šiandien dirbtinio intelekto sistemos gali greitai ir tiksliau analizuoti įvairių tipų medicininius vaizdus. Taigi dabar atsitinka taip, kad radiologai gali sėkmingai nustatyti įvairias būkles, kurios gali būti praleistos atliekant rankines peržiūras. Taigi apskritai pagerėja paciento rezultatai ir galima visiškai panaikinti bet kokius rūpesčius ar net pinigus, susijusius su klaidinga diagnoze ar vėlesniu gydymu.

* Virtualūs asistentai ir pokalbių robotai

Kita galimybė, kurią reikia išnaudoti arba išlaikyti, yra virtualūs asistentai ir pokalbių robotai. Dabar jums turbūt kyla klausimas, kaip virtualūs asistentai ir pokalbių robotai gali pagerinti pacientų priežiūrą. Na, būna atvejų, kai pacientai, ypač nemokantys naudotis technologijomis, turi neadekvačių klausimų (neadekvačių, ekspertų nuomone), todėl šie virtualūs asistentai ir pokalbių robotai, veikiami dirbtinio intelekto, gali padėti atsakyti į pagrindinius klausimus, kad jiems nebereikėtų vėl ir vėl lankytis pas sveikatos priežiūros specialistą. 

Be to, šie virtualūs asistentai ir pokalbių robotai užtikrina lengvą 24/7 prieigą prie paciento medicininės informacijos, įskaitant bet kokias operacijas ar alergijas arba susitikimų planavimą, priminimus apie vaistus ir kt. Šiomis priemonėmis galima sėkmingai tvarkyti visus rutininius užklausimus, todėl sveikatos priežiūros specialistai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnes užduotis ir pagerinti pacientų patirtį.

* Pacientų poreikių prognozavimas

Ir paskutinis, bet ne mažiau svarbus dalykas - iš anksto numatyti paciento poreikius. Taip, įtraukdami dirbtinį intelektą į savo esamas sveikatos priežiūros sistemas, galite maksimaliai išnaudoti prognozavimo analizę. Tai reiškia, kad dabar sveikatos priežiūros organizacijos gali sėkmingai rūpintis personalu ir ištekliais. Analizuodami modelius ir tendencijas, dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams numatyti poreikį ir efektyviau paskirstyti išteklius, užtikrinant, kad pacientai laiku gautų pagalbą. 

Baigiamieji žodžiai

Taigi, kol kas tai viskas! Atrodo, kad dirbtinio intelekto ateitis, ypač sveikatos priežiūros srityje, yra labai šviesi ir rožinė. Ir ar žinote, kas čia geriausia? Technologijos ir toliau vystosi dabar ir tada. Netrukus išauš diena, kai nuo bandomųjų projektų bus sėkmingai pereita prie visoje įmonėje taikomų sprendimų.

Be to, AI sėkmingai skatins tvarumą visoje organizacijoje. Dėl to sumažės švaistymas, padidės efektyvumas, o jūs, tikėtina, kad sveikatos priežiūros pramonėje imsite taikyti ekologiškesnę praktiką. Taigi ar esate pasirengę keistis kaip pacientų slaugytojai, didinti veiklos efektyvumą ir sugalvoti daugiau ir ekonomiškesnių strategijų savo organizacijai?

Tikiuosi, kad šis pranešimas jums pasirodė įžvalgus. Jei turite kokių nors abejonių ar klausimų, galite juos paminėti toliau pateiktame komentarų skyriuje. Taip pat būtų puiku, jei pasidalytumėte šiuo įrašu ir padėtumėte mums pasiekti vis daugiau auditorijos arba tokių technologijų žinovų kaip jūs.