Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker gebruikt in het beheer van gezondheidsinformatie om de nauwkeurigheid, efficiëntie en snelheid van verschillende taken te verbeteren.
Van het analyseren van medische beelden tot het identificeren van patronen in patiëntgegevens, AI heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop gezondheidszorg wordt verleend.
In dit artikel zullen we de verschillende manieren onderzoeken waarop AI wordt gebruikt bij het beheer van gezondheidsinformatie en de mogelijke voordelen en uitdagingen van de invoering ervan. We bespreken ook de ethische overwegingen rond het gebruik van AI in de gezondheidszorg en de rol van zorgprofessionals bij het vormgeven van de toekomst van deze technologie.
Als gevolg van de COVID-19-uitbraak boekt de gezondheidszorg, die in het verleden traag was met de invoering van nieuwe informatietechnologie, nu aanzienlijke technologische vooruitgang.
Volgens Accenture zal de AI-markt voor de gezondheidszorg groeien tot $6,6 miljard in 2021 met een maar liefst CAGR van 40%.
In ditzelfde onderzoek wordt ook de nadruk gelegd op de gunstige financiële effecten van AI in de gezondheidszorg. Binnen slechts vijf jaar zal AI leiden tot jaarlijkse besparingen van 150 miljard dollar voor de Amerikaanse gezondheidszorg. Laten we eens dieper ingaan op de toepassingen van AI in de gezondheidszorg die zo waardevol zijn gebleken.
Een van de voordelen van het gebruik van AI in de gezondheidszorg is dat het artsen helpt om in minder tijd nauwkeurigere diagnoses te stellen. Menselijke fouten in zorgomgevingen kunnen worden verergerd door factoren zoals een gebrek aan medische geschiedenis en zware gevallen.
Algoritmen voor kunstmatige intelligentie kunnen ziekten sneller en nauwkeuriger detecteren en diagnosticeren dan mensen (uitgaande van robuuste gegevenskwaliteit, die we later zullen bespreken). Een AI-model dat is getraind met deep learning presteert bijvoorbeeld beter dan 11 menselijke pathologen bij het diagnosticeren van borstkanker (zoals gerapporteerd in 2017).
Met kunstmatige intelligentie (AI) en samenwerkingspartners kan PaThai de meest nauwkeurige diagnoses stellen en de meest effectieve therapieën toedienen, waardoor de resultaten voor patiënten aanzienlijk worden verbeterd.
Ze gebruikten machine learning om een algoritme te maken om te bellen of te herkennen wanneer er menselijke begeleiding nodig is. In gevallen zoals cardiomegalie ontdekten ze dat een hybride model tussen mens en AI 8% beter presteerde dan beide.
Dit onderzoek toont aan dat AI nog niet zover is dat het mensen volledig kan vervangen, maar dat het bestaande systemen kan aanvullen om de prestaties te verbeteren.
Patiënten hebben zelden een positieve ervaring in zorginstellingen vanwege het grote volume en de voortdurende chaos. Een overweldigende meerderheid van de patiënten (83%) noemt ontoereikende communicatie het schadelijkste aspect van hun zorgervaring.
Het gebruik van AI kan het scannen van gegevens versnellen, het verkrijgen van rapporten en het doorverwijzen van patiënten naar de juiste faciliteiten en personeel, waardoor de typische chaos in zorgomgevingen wordt verminderd. Een ander onbetwistbaar voordeel van AI-technologie voor patiënten is dat deze voortdurend toegankelijk is.
Babylon, een interactieve app voor symptoomcontrole, is een fantastische illustratie van hoe AI in de geneeskunde de ervaring voor de patiënt kan verbeteren.
Door vragen te stellen aan de gebruiker, hun reacties te analyseren en rekening te houden met eerder vastgestelde symptomen en risicofactoren, kan het systeem nauwkeurig en tijdig medisch advies geven.
Het verbeteren van de efficiëntie van procedures, zoals een diagnose met AI, leidt vaak tot aanzienlijke kostenbesparingen.
Als AI miljoenen foto's kan doorzoeken op aanwijzingen voor ziekte, bijvoorbeeld. In wezen maakt het een einde aan de tijdrovende en dure handenarbeid. Op hun beurt hoeven minder patiënten te worden opgenomen en worden er minder tijd en minder bedden gebruikt, dankzij de verbeterde efficiëntie van de zorg.
Automatisering van kunstmatige intelligentie zal volgens Accenture kosten besparen in verschillende zorgomgevingen. Hun top vijf is als volgt:
Kosten van robotchirurgie: $40 miljard
Kosten van 20 miljard dollar voor telezorgdiensten
Ondersteuning van administratieve processen met $18 miljard
Om fraude te onderzoeken - $17 miljard
Eliminatie van doseringsfouten, ter waarde van $16 miljard
De kosten zullen verder dalen naarmate AI leert en de precisie, nauwkeurigheid en efficiëntie verbetert.
 - Presented by PostDICOM.jpg)
Kunstmatige intelligentie (AI) vindt zijn plaats in robotica voor de gezondheidszorg door chirurgen gespecialiseerde en effectieve ondersteuning te bieden. Wanneer chirurgen meer behendigheid hebben, kunnen ze procedures uitvoeren waarbij voorheen een patiënt moest worden opengesneden.
Robots kunnen de nauwkeurigheid verbeteren wanneer ze in de buurt van gevoelige organen en weefsels werken, waardoor er minder hechtingen nodig zijn, de kans op infectie en de ernst van postoperatief ongemak afneemt. Patiënten die een robotoperatie ondergaan, melden ook een kortere herstelperiode en minder opvallende littekens vanwege de kleinere incisies.
Met behulp van een robot, ondersteund door kunstmatige intelligentie, konden artsen van het Maastricht Universitair Medisch Centrum in Nederland in 2017 met succes bloedvaten van 0,03 millimeter hechten.
De handgebaren van de chirurg worden vertaald in opdrachten die de robot nauwkeuriger uitvoert. Om misstappen tijdens de operatie te voorkomen, kan AI trillingen dempen.
Het gebruik van AI en ML bij de bestrijding van infectieziekten is een veelbelovend onderzoeksgebied. Het vermogen van AI om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, waaronder medische dossiers, gedragsprofielen en omgevingsparameters, maakt het tot een potentieel baanbrekend instrument om pandemieën zoals COVID-19 een halt toe te roepen.
Het Blue Dot outbreak intelligence platform onderzocht vluchtroutes en ticketprijzen om de verspreiding van COVID-19 van Wuhan naar Bangkok, Seoul en Taipei te volgen. Door een snelle diagnose te stellen, kunnen dergelijke technologieën met behulp van AI artsen helpen de verspreiding van ziekten te voorkomen wanneer patiënten naar een ziekenhuis gaan.
Als extra bonus kan AI miljarden moleculen onderzoeken voor drugstests, waardoor de onderzoekstijd van jaren naar weken wordt verkort. Onderzoekers kunnen AI gebruiken om het genoom van virussen te beoordelen om de ontwikkeling van vaccins en ziektepreventie te versnellen.
In discussies over ziektepreventie is het vermeldenswaard dat wearables met AI-ondersteuning niet-besmettelijke ziekten kunnen detecteren. Het apparaat analyseert de vitale functies van de gebruiker om de waarschuwingssignalen van een mogelijk levensbedreigende gezondheidsgebeurtenis te identificeren. Wanneer dit gebeurt, kan dit de consument aanmoedigen om een professional te raadplegen.
Er zijn verschillende belangrijke uitdagingen waarmee bedrijven te maken kunnen krijgen bij de implementatie van kunstmatige intelligentie (AI) op het gebied van geneeskunde:
Gegevens van hoge kwaliteit zijn nodig om AI-algoritmen effectief te trainen en in te zetten. Gegevens zijn echter vaak geïsoleerd, ongestructureerd en ontoegankelijk in de gezondheidszorg.
De gezondheidszorg is sterk gereguleerd en het gebruik van AI op dit gebied moet voldoen aan strikte regels en richtlijnen. Bedrijven kunnen voor uitdagingen komen te staan bij het navigeren in het complexe regelgevingslandschap en bij het waarborgen van naleving van relevante wet- en regelgeving.
AI roept verschillende ethische overwegingen op in de gezondheidszorg, waaronder privacy, vooroordelen en aansprakelijkheidskwesties. Bedrijven moeten deze kwesties zorgvuldig overwegen en ervoor zorgen dat hun AI-systemen ethisch worden ontwikkeld en gebruikt.
Veel beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg begrijpen AI misschien niet goed en begrijpen niet goed hoe AI in hun vakgebied kan worden toegepast. Dit kan leiden tot een gebrek aan steun en acceptatie van AI-systemen en tot problemen bij de implementatie en integratie ervan in bestaande workflowprocessen.
Het implementeren van AI in de gezondheidszorg kan duur zijn en vergt aanzienlijke investeringen in hardware, software en personeel. Bedrijven moeten de kosten en baten van AI-adoptie zorgvuldig afwegen om te bepalen of dit een haalbare optie is voor hun organisatie.
Er zijn verschillende obstakels voor de implementatie van AI in de geneeskunde, zoals het garanderen van hoogwaardige gegevens en het ontwikkelen van interne AI-competentie, maar de voordelen voor het veld zijn enorm.
Kunstmatige intelligentie heeft het potentieel om de gezondheidszorg op verschillende manieren te verbeteren.
Kunstmatige intelligentie is zonder twijfel de toekomst van de gezondheidszorg; daarom is het niet de vraag of het de moeite waard is om het in de geneeskunde te gebruiken. De vraag is of u het zich kunt veroorloven om de uitvoering ervan uit te stellen.
|
PACS in de cloud en online DICOM-viewerUpload DICOM-beelden en klinische documenten naar PostDICOM-servers. Sla uw medische beeldvormingsbestanden op, bekijk ze, werk samen en deel ze. |
