Tekoälyä (AI) käytetään yhä enemmän terveystietojen hallinnassa eri tehtävien tarkkuuden, tehokkuuden ja nopeuden parantamiseksi.
Lääketieteellisten kuvien analysoinnista potilastietojen mallien tunnistamiseen, AI voi mullistaa terveydenhuollon toimitustavan.
Tässä artikkelissa, tutkimme erilaisia tapoja, joilla tekoälyä käytetään terveystietojen hallinnassa, ja sen käyttöönoton mahdollisia etuja ja haasteita. Keskustelemme myös eettisistä näkökohdista, jotka liittyvät tekoälyn käyttöön terveydenhuollossa, ja terveydenhuollon ammattilaisten roolista tämän tekniikan tulevaisuuden muokkaamisessa.
COVID-19-taudinpurkauksen seurauksena terveydenhuoltoala, joka on aiemmin ollut hidasta omaksumaan uutta tietotekniikkaa, on nyt edistynyt merkittävästi teknologisesti.
Accenturen mukaan terveydenhuollon tekoälymarkkinat kasvavat 6.6 miljardiin dollariin vuoteen 2021 mennessä huikealla 40 prosentin CAGR: llä.
Samassa tutkimuksessa korostetaan myös tekoälyn myönteisiä taloudellisia vaikutuksia terveydenhuollossa. Vain viiden vuoden kuluessa tekoäly johtaa 150 miljardin dollarin vuosittaisiin säästöihin Yhdysvaltain terveydenhuoltojärjestelmälle. Sukelletaan syvemmälle tekoälyn sovelluksiin terveydenhuollossa, jotka ovat osoittautuneet niin arvokkaiksi.
Yksi tekoälyn käytön eduista terveydenhuollossa on, että se auttaa lääkäreitä tekemään tarkempia diagnooseja lyhyemmässä ajassa. Inhimillisiä virheitä terveydenhuollossa voivat pahentaa tekijät, kuten sairaushistorian puute ja raskaat tapausten puutteet.
Tekoälyn algoritmit voivat havaita ja diagnosoida sairauksia nopeammin ja tarkemmin kuin ihmisen harjoittajat (olettaen vankan tiedon laadun, josta keskustelemme myöhemmin). Esimerkiksi syvällä oppimisella koulutettu AI-malli ylittää 11 ihmisen patologin rintasyövän diagnosoinnissa (kuten raportoitiin vuonna 2017).
Tekoälyn (AI) ja yhteistyökumppaneiden avulla PathAI voi tarjota tarkimmat diagnoosit ja hallinnoida tehokkaimpia hoitomuotoja, mikä parantaa dramaattisesti potilaan tuloksia.
He käyttivät koneoppimista algoritmin luomiseen puhelun soittamiseen tai tunnistamiseen, kun se tarvitsee ihmisen ohjausta. Kardiomegalian kaltaisissa tapauksissa he havaitsivat, että ihmisen AI-hybridimalli toimi 8% paremmin kuin kumpikaan voisi.
Tämä tutkimus osoittaa, että tekoäly ei ole vielä siinä vaiheessa, että se voi korvata ihmiset kokonaan, mutta se voi täydentää olemassa olevia järjestelmiä suorituskyvyn parantamiseksi.
Potilailla on harvoin positiivinen kokemus terveydenhuoltolaitoksissa suuren volyymin ja jatkuvan kaaoksen vuoksi. Ylivoimainen enemmistö potilaista (83%) mainitsevat riittämättömän viestinnän terveydenhuoltokokemuksensa vahingollisimpana näkökohtana.
Tekoälyn käyttö voi nopeuttaa tietojen skannausta, raporttien hankkiminen, ja potilaiden ohjaaminen asianmukaisiin tiloihin ja henkilökuntaan, vähentää tyypillistä kaaosta terveydenhuollossa. Toinen kiistaton hyöty AI-tekniikasta potilaille on, että se on jatkuvasti saatavilla.
Babylon, interaktiivinen oireiden tarkistussovellus, on loistava esimerkki siitä, kuinka AI lääketieteessä voi parantaa potilaan kokemusta.
Kyselemällä käyttäjältä, analysoimalla heidän vastauksiaan ja ottamalla huomioon aiemmin todetut oireet ja riskitekijät järjestelmä voi antaa tarkkoja ja oikea-aikaisia lääketieteellisiä neuvoja.
Menettelyjen tehokkuuden parantaminen, kuten diagnoosi tekoälyllä, johtaa usein merkittäviin kustannussäästöihin.
Jos tekoäly voi seuloa miljoonien valokuvien läpi vihjeitä sairaudesta, esimerkiksi. Pohjimmiltaan se poistaa aikaa vievää ja kallista käsityötä. Toisaalta vähemmän potilaita on otettava vastaan, ja vähemmän aikaa ja vähemmän sänkyjä käytetään hoidon parantuneen tehokkuuden ansiosta.
Tekoälyn automaatio säästää kustannuksia erilaisissa terveydenhuollon ympäristöissä, Accenturen mukaan. Heidän viisi parasta ovat seuraavat:
Robottikirurgian kustannukset: 40 miljardia dollaria
Kustannukset $20 miljardia teleterveyspalveluista
Hallinnollisten prosessien avustaminen 18 miljardilla dollarilla
Petosten tutkiminen - 17 miljardia dollaria
Annostusvirheiden poistaminen, arvoinen 16 miljardia dollaria
Kustannukset vähenevät edelleen, kun tekoäly oppii ja parantaa tarkkuutta, tarkkuus, ja tehokkuus.
 - Presented by PostDICOM.jpg)
Tekoäly (AI) löytää markkinaraonsa terveydenhuollon robotiikassa tarjoamalla kirurgille erikoistunutta ja tehokasta tukea. Kun kirurgit ovat enemmän näppäryyttä, he voivat suorittaa menettelyjä, jotka aiemmin tarvitaan leikkaus auki potilaalle.
Robotit voivat parantaa tarkkuutta työskennellessään herkkien elinten ja kudosten lähellä, vähentää tarvetta lisää ompeleita, tartunnan todennäköisyys, ja postoperatiivisen epämukavuuden vakavuus. Potilaat, joille tehdään robottileikkaus, ilmoittavat myös lyhyemmän toipumisajan ja vähemmän havaittavan arpeutumisen pienempien viiltojen vuoksi.
Käyttämällä keinotekoisen älykkyyden avustamaa robottia Alankomaissa sijaitsevan Maastrichtin yliopiston lääketieteellisen keskuksen lääkärit pystyivät onnistuneesti ompelemaan verisuonia niin kapeita.03 millimetriä vuonna 2017.
Kirurgin käsieleet käännetään komennoiksi, joita robotti suorittaa tarkemmin. Jotta estettäisiin väärinkäytökset toiminnan aikana, AI voi vaimentaa tärinää.
AI: n ja ML: n käyttö tartuntatautien torjunnassa on lupaava tutkimusalue. Tekoälyn kyky käsitellä suuria määriä tietoja, mukaan lukien terveystiedot, käyttäytymisprofiilit ja ympäristöparametrit, tekee siitä potentiaalisesti pelinmuutostyökalun COVID-19: n kaltaisten pandemioiden pysäyttämiseksi niiden kappaleilla.
Blue Dot -taudinpurkauksen tiedustelualusta tutki lentokoneiden reittejä ja lippujen hintoja COVID-19: n leviämisen seuraamiseksi Wuhanista Bangkokiin, Souliin ja Taipeiin. Tarjoamalla nopea diagnoosi, tällaiset tekoälyä tukevat tekniikat voivat auttaa lääkäreitä estämään taudin leviämistä, kun potilaat tulevat sairaalaan.
Lisäbonuksena, AI voi tutkia miljardeja molekyylejä huumeiden testausta varten, vähentää tutkimusaikaa vuosista viikkoihin. Tutkijat voivat käyttää tekoälyä viruksen genomien tarkistamiseen rokotteiden kehittämisen ja sairauksien ehkäisemisen nopeuttamiseksi.
AI-yhteensopivien kudottujen laitteiden kyky havaita ei-tarttuvia tauteja on syytä huomata tautien ehkäisyä koskevissa keskusteluissa. Laite analysoi käyttäjän elintoiminnot tunnistaakseen varoitusmerkit mahdollisesti hengenvaarallisesta terveystapahtumasta. Kun näin tapahtuu, se voi kannustaa kuluttajaa kuulemaan ammattilaista.
On olemassa useita merkittäviä haasteita, joita yritykset voivat kohdata toteuttaessaan tekoälyä (AI) lääketieteen alalla:
Laadukasta dataa tarvitaan AI-algoritmien tehokkaaseen kouluttamiseen ja käyttöönottoon. kuitenkin, tiedot ovat usein siloed, jäsentämätön, ja saavuttamattomissa terveydenhuollossa.
Terveydenhuoltoalaa säännellään tiukasti, ja tekoälyn käytön tällä alalla on noudatettava tiukkoja sääntöjä ja ohjeita. Yritykset voivat kohdata haasteita navigoidessaan monimutkaisessa sääntelyympäristössä ja varmistaa asiaankuuluvien lakien ja asetusten noudattaminen.
Tekoäly nostaa esiin useita eettisiä näkökohtia terveydenhuollossa, mukaan lukien yksityisyys, puolueellisuus, ja vastuullisuuskysymykset. Yritysten on harkittava näitä asioita huolellisesti ja varmistettava, että niiden tekoälyjärjestelmiä kehitetään ja käytetään eettisesti.
Monet terveydenhuollon ammattilaiset eivät välttämättä ymmärrä syvästi tekoälyä ja sitä, miten sitä voidaan soveltaa omalla alallaan. Tämä voi johtaa AI-järjestelmien sisäänoston ja käyttöönoton puutteeseen ja vaikeuksiin niiden toteuttamisessa ja integroinnissa olemassa oleviin työnkulkuprosesseihin.
Tekoälyn toteuttaminen terveydenhuollossa voi olla kallista, vaatii merkittäviä laitteistoja, ohjelmisto, ja henkilöstöinvestoinnit. Yritysten on punnittava huolellisesti tekoälyn käyttöönoton kustannukset ja hyödyt selvittääkseen, onko se toteuttamiskelpoinen vaihtoehto heidän organisaatiolleen.
AI: n toteuttamiselle lääketieteessä on useita esteitä, kuten korkealaatuisen datan varmistaminen ja sisäisen AI-osaamisen kehittäminen, mutta hyödyt kentälle ovat valtavat.
Tekoälyllä on potentiaalia parantaa terveydenhuoltoa monin tavoin.
Tekoäly on kiistatta terveydenhuollon tulevaisuus; siksi, keskustelu ei ole siitä, kannattaako käyttää lääketieteessä. Kysymys on siitä, onko sinulla varaa viivästyttää sen toteuttamista.
|
Pilvi-PACS ja online-DICOM-katseluohjelmaLataa DICOM-kuvia ja kliinisiä asiakirjoja PostDicom-palvelimille. Säilytä, tarkastele, tee yhteistyötä ja jaa lääketieteelliset kuvantamistiedostosi. |
