Kunstig intelligens (AI) brukes i økende grad i helseinformasjonshåndtering for å forbedre ulike oppgaver' nøyaktighet, effektivitet og hastighet.
Fra å analysere medisinske bilder til å identifisere mønstre i pasientdata, AI har potensial til å revolusjonere måten helsetjenester leveres på.
I denne artikkelen, vi vil utforske de forskjellige måtene AI blir brukt i helseinformasjonshåndtering og de potensielle fordelene og utfordringene ved adopsjonen. Vi vil også diskutere de etiske hensynene rundt bruken av AI i helsevesenet og helsepersonellets rolle i å forme fremtiden for denne teknologien..
Som et resultat av COVID-19-utbruddet, gjør helsevesenet, som har vært treg med å ta i bruk ny informasjonsteknologi tidligere, nå betydelige teknologiske fremskritt.
I følge Accenture vil AI-markedet for helsevesenet vokse til 6.6 milliarder dollar innen 2021 til en enorm CAGR på 40%.
Den samme studien understreker også de gunstige økonomiske effektene av AI i helsevesenet. I løpet av bare fem år vil AI føre til årlige besparelser på 150 milliarder dollar for det amerikanske helsevesenet. La oss ta et dypere dykk i applikasjonene til AI i helsevesenet som har vist seg å være så verdifulle.
En av fordelene med å bruke AI i helsevesenet er at det hjelper leger med å stille mer nøyaktige diagnoser på kortere tid. Menneskelige feil i helsevesenet kan forverres av faktorer som mangel på medisinsk historie og tunge saksbelastninger.
Kunstig intelligensalgoritmer kan oppdage og diagnostisere sykdommer raskere og nøyaktig enn menneskelige utøvere (forutsatt robust datakvalitet, som vi vil diskutere senere). For eksempel overgår en AI-modell trent med dyp læring 11 menneskelige patologer i diagnostisering av brystkreft (som rapportert i 2017).
Med kunstig intelligens (AI) og samarbeidspartnere kan PathAI gi de mest presise diagnosene og administrere de mest effektive terapiene, noe som dramatisk forbedrer pasientens resultater.
De brukte maskinlæring for å lage en algoritme for å ringe eller gjenkjenne når den trenger menneskelig veiledning. I tilfeller som kardiomegali oppdaget de at en human-AI hybridmodell presterte 8% bedre enn begge kunne.
Denne studien viser at AI ennå ikke er på det punktet hvor den fullt ut kan erstatte mennesker, men det kan supplere eksisterende systemer for å forbedre ytelsen.
Pasienter har sjelden en positiv opplevelse på helseinstitusjoner på grunn av deres høye volum og konstante kaos. Et overveldende flertall av pasientene (83%) siterer utilstrekkelig kommunikasjon som det mest skadelige aspektet av helseopplevelsen.
Bruk av AI kan øke hastigheten på skanningsdata, innhente rapporter, og lede pasienter til passende fasiliteter og personell, redusere det typiske kaoset i helsevesenet. En annen ubestridelig fordel med AI-teknologi for pasienter er at den er konstant tilgjengelig.
Babylon, en interaktiv symptomkontroll-app, er en fantastisk illustrasjon av hvordan AI i medisin kan forbedre opplevelsen for pasienten.
Ved å spørre brukeren, analysere svarene deres, og ta hensyn til tidligere etablerte symptomer og risikofaktorer, systemet kan levere nøyaktig og rettidig medisinsk rådgivning.
Forbedring av effektiviteten til prosedyrer som en diagnose med AI resulterer ofte i betydelige kostnadsbesparelser.
Hvis AI kan sile gjennom millioner av fotografier for ledetråder av sykdom, for eksempel. I bunn og grunn, det fjerner det tidkrevende og dyre manuelle arbeidskraften. I sin tur må færre pasienter bli innlagt, og mindre tid og færre senger brukes, takket være den forbedrede effektiviteten i omsorgen.
Automatisering av kunstig intelligens vil spare kostnader i en rekke helsetjenester, ifølge Accenture. Deres topp fem er som følger:
Kostnad for robotkirurgi: 40 milliarder dollar
Kostnad på 20 milliarder dollar for telehelsetjenester
Hjelpe administrative prosesser med 18 milliarder dollar
For å undersøke svindel - 17 milliarder dollar
Eliminere dosering feil, Verdt $16 milliarder
Kostnadene vil bli ytterligere redusert etter hvert som AI lærer og forbedrer presisjon, nøyaktighet, og effektivitet.
 - Presented by PostDICOM.jpg)
Kunstig intelligens (AI) finner sin nisje i helsevesenet robotikk ved å tilby kirurger spesialisert og effektiv støtte. Når kirurger har mer fingerferdighet, kan de utføre prosedyrer som tidligere krevde å kutte opp en pasient.
Roboter kan forbedre presisjonen når du arbeider i nærheten av delikate organer og vev, redusere behovet for flere suturer, sannsynligheten for infeksjon og alvorlighetsgraden av postoperativt ubehag. Pasienter som gjennomgår robotkirurgi rapporterer også en kortere restitusjonsperiode og mindre merkbar arrdannelse på grunn av de mindre snittene.
Ved hjelp av en robot assistert av kunstig intelligens, var leger ved Maastricht University Medical Center i Nederland i stand til å suturere blodarteriene så smale som.03 millimeter i 2017.
Kirurgens håndbevegelser blir oversatt til kommandoer som roboten utfører mer nøyaktig. For å forhindre feiltrinn under operasjonen, kan AI dempe vibrasjoner.
Bruken av AI og ML for å kontrollere smittsomme sykdommer er et lovende forskningsområde. AIs evne til å behandle store datamengder, inkludert helseregistre, atferdsprofiler og miljøparametere, gjør det til et potensielt spillendrende verktøy for å stoppe pandemier som COVID-19 i deres spor.
Blue Dot-etterretningsplattformen for utbrudd undersøkte flyruter og billettpriser for å spore spredningen av COVID-19 fra Wuhan til Bangkok, Seoul og Taipei. Ved å gi en rask diagnose, slike AI-aktiverte teknologier kan hjelpe leger med å forhindre spredning av sykdom når pasienter kommer inn på sykehus.
Som en ekstra bonus, AI kan undersøke milliarder av molekyler for medikamenttesting, redusere forskningstiden fra år til uker. Forskere kan bruke AI til å gjennomgå virusgenomer for å øke hastigheten på vaksineutvikling og sykdomsforebygging.
Evnen til AI-aktiverte wearables til å oppdage ikke-smittsomme sykdommer er verdt å merke seg i diskusjoner om sykdomsforebygging. Enheten analyserer brukerens vitale tegn for å identifisere advarselsindikasjonene på en potensielt livstruende helsehendelse. Når dette skjer, kan det oppmuntre forbrukeren til å konsultere en profesjonell.
Det er flere betydelige utfordringer som selskaper kan møte når de implementerer kunstig intelligens (AI) innen medisin:
Data av høy kvalitet er nødvendig for å trene og distribuere AI-algoritmer effektivt. men, data blir ofte siloed, ustrukturert, og utilgjengelig i helsevesenet.
Helseindustrien er sterkt regulert, og bruken av AI på dette feltet må overholde strenge regler og retningslinjer. Bedrifter kan møte utfordringer med å navigere i det komplekse reguleringslandskapet og sikre overholdelse av relevante lover og forskrifter.
AI reiser flere etiske hensyn innen helsevesenet, inkludert personvern, partiskhet, og ansvarlighetsproblemer. Bedrifter må nøye vurdere disse problemene og sikre at deres AI-systemer utvikles og brukes etisk.
Mange helsepersonell forstår kanskje ikke dypt AI og hvordan den kan brukes i deres felt. Dette kan føre til mangel på innkjøp og bruk av AI-systemer og vanskeligheter med å implementere og integrere dem i eksisterende arbeidsflytprosesser.
Implementering av AI i helsevesenet kan være dyrt, krever betydelig maskinvare, programvare, og personalinvesteringer. Bedrifter må nøye veie kostnadene og fordelene ved AI-adopsjon for å avgjøre om det er et levedyktig alternativ for deres organisasjon.
Det er flere hindringer for å implementere AI i medisin, for eksempel å sikre data av høy kvalitet og utvikle intern AI-kompetanse, men fordelene for feltet er enorme.
Kunstig intelligens har potensial til å forbedre helsetjenester på flere måter.
Kunstig intelligens er utvilsomt fremtiden for helsetjenester; derfor, debatten er ikke om det er verdt å bruke i medisin. Spørsmålet er om du har råd til å utsette å sette den i verk eller ikke.
|
Cloud PACS og online DICOM ViewerLast opp DICOM-bilder og kliniske dokumenter til PostDiCOM-servere. Lagre, vis, samarbeid, og del dine medisinske bildefiler. |
