5 min att läsa

Artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården

AI OCH ML

AR/VR/MR

Dataanalys

Hälso- och sjukvård

Dmitry Nazarevich

CTO

Datum: Aug 30, 2022

Uppdatering.: Aug 30, 2022

COVID-19 har belyst de viktigaste bristerna i den globala hälso- och sjukvården. Det blev uppenbart att det krävs innovationer för att göra branschen effektivare och att artificiell intelligens (AI) skulle kunna påverka hälso- och sjukvården i grunden. Som nämns på . av Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, generaldirektör för Världshälsoorganisationen, först efter spridningen av COVID-19 blev det uppenbart att länderna inte hade den nödvändiga kapaciteten att samla in och använda hälsodata, särskilt mitt under en pågående kris. Ett av de första svaren med AI på den globala pandemin var samarbetet mellan TytoCare och Sheba Medical Center i Israel. De försåg patienterna med särskilda stetoskop som lyssnade på deras hjärtan direkt i deras hem och överförde bilderna av patienternas lungor till det särskilda vårdsystemet för att spara diagnostid. I det här blogginlägget kommer Innowise Group att belysa hur det medicinska området kan dra nytta av AI i den postpandemiska perioden och ta med fler intressanta exempel av liknande slag.

Vad är artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården?

Sjukhuspersonal och läkare kan få tillförlitlig datadriven CDS (Clinical Decision Support) genom maskininlärning. I synnerhet, Teknik för artificiell intelligens kan effektivt analysera hälsoprotokoll och bilder samt data från kliniska prövningar. Detta gör att hälso- och sjukvårdsorganisationer kan förbättra både diagnostikens hastighet och kvalitet och därmed rädda fler liv.

Hur AI förändrar vården

Det finns flera fördelarna med artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården, inklusive automatisering av arbetsuppgifter, snabbare och effektivare diagnostik och säkrare operationer. Bärbar hälsoteknik som använder AI analyserar data och informerar användaren och vårdgivaren om potentiella hälsorelaterade risker och problem. FitBit, ett av de mest kända namnen i branschen, har utvecklat en avancerad hälsoklocka. Känsla för att spåra mätvärden som syremättnad, hudtemperatur, stressnivå, hög eller låg hjärtfrekvens, andningsfrekvens, sömn och uppvaknande, snarkning, hy och till och med menstruationshälsa i realtidsläge. En kund får de giltiga uppgifterna direkt i FitBit-appen som är installerad på en smartphone och kan dela uppgifterna med en vårdgivare för vidare konsultation eller diagnos.Ett annat framgångsrikt exempel på tillämpning av artificiell intelligens i praktisk kirurgi är den robot som utvecklats av Borns Medical Robotics. Den kan utföra minimalt invasiva operationer på distans. Roboten kan vara särskilt användbar för att utföra operationer i isolerade områden, t.ex. krigsdrabbade områden. Londonbaserat medicintekniskt företag Digital Surgeryhar infört artificiell intelligens som vägleder kirurgerna genom varje steg i en operation, vilket avsevärt minskar risken för en dödlig utgång.Ett av fallen med AI:s briljanta införlivande i hälso- och sjukvården går tillbaka till 2016. Universitetssjukhuset och klinikerna i Iowa infört AI-teknik i sina kirurgiska förfaranden. Den förutspår sannolikheten för infektion under operationen redan innan läkaren stänger såret. Som ett resultat av detta har sjukhuset minskat antalet infektioner efter operationer med 74% och sparat $1,2 miljoner.Insiderinformation anger att cirka 30% av vårdkostnaderna är relaterade till administrativa uppgifter. AI underlättar försäkringar med förhandstillstånd, samt kontrollerar snabbt obetalda räkningar, hjälper till att behandla patientjournaler och förenklar därmed sjukhuspersonalens arbetsbörda.

Exempel på AI inom hälso- och sjukvården

Artificiell intelligens för hälso- och sjukvården är på väg att revolutionera branschen och hjälpa vårdgivare att ta itu med kommande utmaningar. Här har vi valt ut de mest levande Exempel på AI inom hälso- och sjukvården från det verkliga livet.

Maskininlärning och djupinlärning

Inom hälso- och sjukvården kan tekniker för maskininlärning tillämpas på många innovationer. Till exempel, enligt Mercury DataScience-portalen, maskininlärning (ML) förväntas förbättra de kliniska prövningarna i centrala nervsystemet avsevärt, eftersom det är svårt att diagnostisera sjukdomsutvecklingen i CNS. Maskininlärning kan göra de mest exakta förutsägelserna av framtida resultat genom regelbaserad logik och mönsterigenkänning. Detta minskar i sin tur tiden och kostnaderna för genomförandet av kliniska prövningar.Ett annat framgångsrikt exempel på ML och DL (deep learning) inom hälso- och sjukvården är Subtle Medical. Företaget tillhandahåller tydligare medicinska bilder för radiologer. Dess produkt SubtleMR blockerar bildbrus och fokuserar på områden som huvud, hals, bröst och buk. Resultatet är att radiologer får bilder av högre kvalitet.Djupinlärning Nätverken förbättrar den kliniska praktiken, särskilt DL-algoritmer används i stor utsträckning för att upptäcka diabetisk retinopati. Genom att till exempel bygga upp ett Konvolutionellt neuralt nätverkkommer Aravind Eye Hospital att kunna uppskatta hur allvarlig patientens blindhet är genom att bara titta på ögat.Dessutom, som framgår av studien som publicerades på Hälso-ITAnalytics, CNNs (convolutional neural networks), baserat på DL, identifierade melanom dermatologiska sjukdomar med mer än 10% noggrannhet än experter.

Fysiska robotar

Robotar har funnits ganska länge och utför olika uppgifter, från att lyfta varor till att leverera förnödenheter. AI-chattbottar är kanske de mest populära. I dag är sannolikheten för att de ska införlivas i hälso- och sjukvårdsindustrin mer påtaglig. Sedan 2000 har till exempel kirurgiska robotar godkänts i USA som "boosters" för läkare. De kan till exempel sy ihop sår med största noggrannhet eller skapa invasiva snitt. De kanske vanligaste kirurgiska ingreppen med deltagande av fysiska robotar (viktiga beslut fattas säkert först efter läkarna) omfattar prostatakirurgi, gynekologisk kirurgi samt hals- och huvudkirurgi.

Användning för diagnostik och behandling

Artificiell intelligens tillämpades för första gången inom diagnostik och behandling redan på 1970-talet med MYCIN-diagnostiserad Infektioner av blodburna bakterier som har sitt ursprung i blodet. Den förblev dock på Stanford och nådde inte klinisk praxis på grund av otillräcklig effekt. Situationen har förändrats dramatiskt i och med den tekniska utvecklingen. Nästan varje vecka lanserar framstående AI-företag AI-tillämpningar inom hälso- och sjukvården för diagnoser och andra. medicinsk behandling och garanterar likvärdiga eller till och med mer exakta resultat.

Samtidigt tar sådana appar oftast upp en enda aspekt av vården snarare än komplexa frågor. Det finns dock några undantag. Med appen MySugr Diabetes tracker kan användarna lägga in sitt dagliga blodsocker, bolus, kolhydrater och uppskattade HbA1c (glykrat hemoglobin) på en gång. På så sätt får patienten bättre kontroll över sitt tillstånd och kan lämna informationen vidare till sin läkare för effektivare behandling.

Virtuell verklighet inom hälso- och sjukvården

Virtual Reality-lösningar gör det möjligt för patienter och vårdgivare att interagera med simulerade miljöer. Det kan handla om smärtbehandling och rehabilitering samt utbildning i kirurgi. Om den globala VR-marknaden för hälso- och sjukvård uppskattas till cirka $2,07 miljarder år 2022, beräknas den år 2026 nå $9,25 miljarder, enligt ReportLinker.

VR kan implementeras i AI för hälso- och sjukvård på flera sätt:

Medicinsk utbildning: Den teoretiska inlärningen stöds av detaljerade medicinska 3D-modeller. Oftast kan den användas för att lära sig anatomi.
Medicinsk utbildning: Genom att byta simulerad miljö i en VR-app deltar användarna virtuellt i ett träningsscenario. De vanligaste fallen av medicinsk VR-utbildning är simulering av medicinska procedurer, testning av medicinsk utrustning och simulering av nödsituationer.
Kirurgi: VR minskar funktionsnedsättningar snabbare. Den används vid kirurgisk träning och planering före kirurgi.
Smärtbehandling: VR avleder patientens uppmärksamhet, vilket minskar det extrema obehaget och smärtnivån och minimerar användningen av smärtstillande medel, vilket minskar vårdkostnaderna. Som framhålls i NettohälsaVR gör det möjligt för patienterna att uppleva interaktiva miljöer som de föredrar, vilket hjälper dem att bekämpa smärta och obehag. I de flesta fall är VR:s effektivitet i smärtbehandling levande genom akut smärta, kronisk smärta, stress, psykisk hälsa och smärta i samband med medicinska ingrepp.

Framtiden för AI-sjukvård

Vi tror att artificiell intelligens kommer att spela en stor roll inom hälso- och sjukvården. Utvecklingen av lösningsföretag för artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården och integrering av artificiell intelligens i sjukhussystemen kommer att medföra dramatiska förändringar i sjukhusens patienters hälsoresultat.

Den största utmaningen med artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården är dock inte huruvida apparna kommer att vara användbara och tillräckligt kraftfulla för att ge korrekta resultat, utan snarare att se till att de används i den dagliga kliniska praktiken. AI-appar måste godkännas av regelverk, läras ut till kliniker och accepteras av befolkningen.

Även om vi kan förvänta oss en påtaglig användning av artificiell intelligens i klinisk praxis inom fem år, är det uppenbart att AI-system inte kan ersätta mänskliga kliniker helt och hållet. Tvärtom kommer de bara att förbättra och underlätta vården.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Hur används förstärkt verklighet i företag?

Utforska framtidens arbete med utökad verklighet: hur används förstärkt verklighet i näringslivet?

Blogg

Hur datorseende driver innovation inom olika branscher

Blogg

Hur förstärkt verklighet förändrar e-handeln

Blogg

Innowise Group implementerar Noda-appen för tankekartläggning i HTC:s mest prisbelönta virtual reality-headset'-.

Framtiden för brainstorming: Innowise Group implementerar Noda-appen för tankekartläggning i HTC:s mest prisbelönta VR-headset.

Blogg

Smart farming: jordbrukets framtid

Blogg

En affärsguide för utveckling av chatbotar för företag

Blogg

Hur maskininlärning och artificiell intelligens används inom bank- och finansbranschen

Blogg

Beslutsintelligens: den nya eran av artificiell intelligens

Blogg

Datavetenskap kontra dataanalys: Förstå skillnaderna

Blogg

3D-renderingstjänster: fallstudie om digitala modeprodukter

Blogg

Framtiden för stora datamängder - Förutsägelser och forskning | Dataanalys och dess inverkan på affärsverksamheten

Har du gett oss en utmaning?

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din begäran kommer vi att kontakta dig. för att beskriva dina projektbehov i detalj och underteckna ett NDA för att säkerställa att för att garantera konfidentialitet för informationen.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad. uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma fram till en överenskommelse.

Vi undertecknar ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt. möjligt.

Artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården

Vad är artificiell intelligens inom hälso- och sjukvården?

Hur AI förändrar vården