Transformacja branży medycznej za pomocą sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje różne branże, a opieka zdrowotna nie jest wyjątkiem. Sztuczna inteligencja może poprawić opiekę nad pacjentem, usprawnić procesy medyczne i obniżyć koszty. W tym artykule zobaczysz, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w opiece zdrowotnej i zrozumiesz wpływ sztucznej inteligencji na tę branżę.

Diagnostyka medyczna ze sztuczną inteligencją

Narzędzia diagnostyczne oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować obrazy medyczne, dane pacjentów i notatki kliniczne, aby pomóc pracownikom służby zdrowia w dokładniejszym i szybszym diagnozowaniu chorób.

W radiologii

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą przetwarzać i analizować dane obrazowania medycznego, takie jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa i skany MRI, w celu wykrywania anomalii i wzorców wskazujących na choroby, takie jak rak lub choroby układu krążenia. Według badania opublikowanego w Nature Medicine algorytm sztucznej inteligencji opracowany przez Google osiągnął wskaźnik dokładności 94,5% w wykrywaniu raka piersi na mammogramach, przewyższając radiologów, którzy osiągnęli wskaźnik dokładności na poziomie 88,0% (McKinney i in., 2020).

W patologii

Systemy patologiczne oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować próbki tkanek i identyfikować komórki nowotworowe, usprawniając proces diagnostyczny i zmniejszając liczbę błędów ludzkich. Na przykład zatwierdzona przez FDA platforma Paige.AI wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania raka prostaty w preparatach patologicznych z raportowaną dokładnością 98% (Bulten i in., 2020).

W okulistyce

Systemy sztucznej inteligencji mogą analizować obrazy siatkówki w celu wykrycia wczesnych objawów retinopatii cukrzycowej i związanego z wiekiem zwyrodnienia plamki żółtej. W badaniu opublikowanym w JAMA algorytm AI opracowany przez Google osiągnął czułość 97,5% i swoistość 93,4% w wykrywaniu retinopatii cukrzycowej (Gulshan i in., 2016).

Odkrywanie i rozwój leków ze sztuczną inteligencją

Sztuczna inteligencja może znacznie skrócić czas i koszty związane z odkrywaniem i opracowywaniem leków, analizując duże zbiory danych, przewidując skuteczność leków i optymalizując projekt badań klinicznych.

W odkrywaniu leków

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych chemicznych i biologicznych, aby identyfikować potencjalnych kandydatów na leki, przewidywać ich skuteczność i optymalizować ich struktury chemiczne. Atomwise, firma zajmująca się odkrywaniem leków oparta na sztucznej inteligencji, wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia się do przewidywania powinowactwa wiązania małych cząsteczek z białkami docelowymi. W 2020 roku Atomwise ogłosił współpracę z Hansoh Pharma w celu odkrywania i opracowywania nowych kandydatów na leki o potencjalnej wartości transakcji do 1,5 miliarda dolarów.

W badaniach klinicznych

Sztuczna inteligencja może zoptymalizować projektowanie badań klinicznych, rekrutację pacjentów i monitorowanie, zmniejszając koszty i poprawiając wyniki badań. Na przykład Deep 6 AI, platforma przyspieszająca badania kliniczne, wykorzystuje sztuczną inteligencję do dopasowywania kwalifikujących się pacjentów do odpowiednich badań klinicznych, skracając proces rekrutacji pacjentów z miesięcy do minut.

Sztuczna inteligencja w medycynie spersonalizowanej

Sztuczna inteligencja może analizować dane genomiczne, czynniki związane ze stylem życia i historię medyczną, aby dostarczać spersonalizowane plany leczenia i optymalizować opiekę nad pacjentem.

W genomice

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą przetwarzać i analizować dane genomowe w celu identyfikacji mutacji powodujących choroby, umożliwiając rozwój terapii celowanych. W 2019 roku badanie opublikowane w Nature wykazało, że algorytm sztucznej inteligencji o nazwie DeepVariant, opracowany przez Google, może dokładnie identyfikować warianty genetyczne w ludzkim genomie z dokładnością ponad 99,9% (Poplin i in., 2018).

W onkologii precyzyjnej

Platformy oparte na sztucznej inteligencji, takie jak IBM Watson for Oncology, mogą analizować dane pacjentów, w tym mutacje genetyczne, w celu rekomendowania spersonalizowanych planów leczenia pacjentów z rakiem. W badaniu opublikowanym w The Oncologist firma Watson for Oncology przedstawiła zalecenia dotyczące leczenia, które były zgodne z multidyscyplinarną radą ds. nowotworów w 93% przypadków (Somashekhar i in., 2018).

Urządzenia medyczne i urządzenia do noszenia napędzane sztuczną inteligencją

Urządzenia medyczne i urządzenia do noszenia z obsługą sztucznej inteligencji mogą monitorować stan zdrowia pacjentów, przekazywać informacje zwrotne w czasie rzeczywistym i ostrzegać pracowników służby zdrowia o potencjalnych problemach.

Ciągłe monitorowanie poziomu glukozy

Zasilane sztuczną inteligencją urządzenia do ciągłego monitorowania poziomu glukozy, takie jak Dexcom G6, mogą śledzić poziom glukozy we krwi pacjentów z cukrzycą w czasie rzeczywistym, dostarczając spersonalizowanych informacji i ostrzegając użytkowników o potencjalnych zdarzeniach hipoglikemii lub hiperglikemii. Według badania opublikowanego w Diabetes Technology & Therapeutics, Dexcom G6 osiągnął średnią bezwzględną różnicę względną (MARD) na poziomie 9,0% w porównaniu z wartościami referencyjnymi, co dowodzi dokładności pomiaru poziomu glukozy we krwi (Šoupal i in., 2020).

Zdalne monitorowanie pacjenta

Oparte na sztucznej inteligencji systemy zdalnego monitorowania pacjentów mogą śledzić parametry życiowe pacjentów i wykrywać wczesne oznaki pogorszenia stanu zdrowia, umożliwiając pracownikom służby zdrowia szybką interwencję. Na przykład zatwierdzone przez FDA urządzenie ubieralne Current Health monitoruje parametry życiowe pacjentów, takie jak tętno, częstość oddechów i nasycenie tlenem, oraz wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do przewidywania ryzyka zdarzeń niepożądanych.

Sztuczna inteligencja w administracji służby zdrowia

Sztuczna inteligencja może zoptymalizować procesy administracji opieki zdrowotnej, takie jak planowanie pacjentów, fakturowanie i alokacja zasobów, zmniejszając koszty i poprawiając wydajność operacyjną.

Planowanie pacjentów

Systemy planowania oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidywać niepojawienia się pacjentów, optymalizować terminy wizyt i skracać czas oczekiwania. Na przykład oparta na sztucznej inteligencji platforma Zocdoc wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania prawdopodobieństwa niestawienia się pacjenta na wizytę, co pozwala podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną na rezerwację zbyt dużej liczby wizyt i skrócenie czasu bezczynności.

Zarządzanie cyklem rozliczeniowym i przychodowym

Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane rozliczeniowe, identyfikować błędy kodowania i optymalizować zarządzanie cyklem przychodów, zmniejszając liczbę odrzuconych roszczeń i poprawiając wyniki finansowe. Firmy takie jak Olive AI oferują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do automatyzacji zarządzania cyklem przychodów, z raportowaną poprawą dokładności roszczeń i pozyskiwania przychodów.

Wniosek

Sztuczna inteligencja zmienia branżę opieki zdrowotnej, poprawiając diagnostykę, personalizując terapie, przyspieszając odkrywanie leków oraz usprawniając monitorowanie i opiekę nad pacjentem. Technologie oparte na sztucznej inteligencji nie tylko optymalizują administrację i operacje opieki zdrowotnej, ale także zapewniają opłacalne i wydajne rozwiązania dla pacjentów i świadczeniodawców. W miarę jak sztuczna inteligencja będzie się rozwijać i integrować z systemami opieki zdrowotnej, jej potencjał do zrewolucjonizowania opieki nad pacjentem i uzyskiwanych wyników będzie tylko rósł, oferując znaczące korzyści zarówno społeczności medycznej, jak i pacjentom.