Kunstig intelligens (AI) bruges i stigende grad i sundhedsinformationsstyring til at forbedre forskellige opgavers nøjagtighed, effektivitet og hastighed.
Fra analyse af medicinske billeder til identifikation af mønstre i patientdata, AI har potentialet til at revolutionere den måde, sundhedsydelser leveres på.
I denne artikel, vi vil undersøge de forskellige måder, hvorpå AI bruges i sundhedsinformationsstyring og de potentielle fordele og udfordringer ved vedtagelsen. Vi vil også diskutere de etiske overvejelser omkring brugen af AI i sundhedsvæsenet og sundhedspersonalets rolle i udformningen af fremtiden for denne teknologi.
Som et resultat af COVID-19-udbruddet gør sundhedsindustrien, som tidligere har været langsom med at indføre ny informationsteknologi, nu betydelige teknologiske fremskridt.
Ifølge Accenture vil AI-markedet for sundhedspleje vokse til $6.6 milliarder inden 2021 til en kæmpestor CAGR på 40%.
Den samme undersøgelse understreger også de gavnlige økonomiske virkninger af AI i sundhedsvæsenet. Inden for blot fem år vil AI føre til årlige besparelser på 150 milliarder dollars for det amerikanske sundhedssystem. Lad os tage et dybere dyk ned i applikationerne af AI i sundhedsvæsenet, der har vist sig at være så værdifulde.
En af fordelene ved at bruge AI i sundhedsvæsenet er, at det hjælper læger med at stille mere nøjagtige diagnoser på kortere tid. Menneskelige fejl i sundhedsvæsenet kan forværres af faktorer som mangel på sygehistorie og tunge sagsbelastninger.
Kunstig intelligens algoritmer kan opdage og diagnosticere sygdomme hurtigere og mere præcist end menneskelige praktikere (forudsat robust datakvalitet, som vi vil diskutere senere). For eksempel overgår en AI-model, der er uddannet med dyb læring, 11 menneskelige patologer i diagnosticering af brystkræft (som rapporteret i 2017).
Med kunstig intelligens (AI) og samarbejdspartnere kan PaThai levere de mest præcise diagnoser og administrere de mest effektive terapier, hvilket dramatisk forbedrer patientens resultater.
De brugte maskinlæring til at oprette en algoritme til at foretage et opkald eller genkende, hvornår den har brug for menneskelig vejledning. I tilfælde som kardiomegali opdagede de, at en Human-AI-hybridmodel udførte 8% bedre end begge kunne.
Denne undersøgelse viser, at AI endnu ikke er på det punkt, hvor den fuldt ud kan erstatte mennesker, men det kan supplere eksisterende systemer for at forbedre ydeevnen.
Patienter har sjældent en positiv oplevelse på sundhedsinstitutioner på grund af deres høje volumen og konstante kaos. Et overvældende flertal af patienterne (83%) nævner utilstrækkelig kommunikation som det mest skadelige aspekt af deres sundhedserfaring.
Brug af AI kan fremskynde scanningsdata, indhentning af rapporter, og dirigere patienter til de relevante faciliteter og personale, reducere det typiske kaos i sundhedsindstillinger. En anden ubestridelig fordel ved AI-teknologi for patienter er, at den konstant er tilgængelig.
Babylon, en interaktiv symptomchecker-app, er en fantastisk illustration af, hvordan AI i medicin kan forbedre patientens oplevelse.
Ved at forespørge brugeren, analysere deres svar og under hensyntagen til tidligere etablerede symptomer og risikofaktorer, kan systemet levere nøjagtig og rettidig lægehjælp.
Forbedring af effektiviteten af procedurer som en diagnose med AI resulterer ofte i betydelige omkostningsbesparelser.
Hvis AI kan sile gennem millioner af fotografier for spor af sygdom, for eksempel. Hovedsagelig, det fjerner den tidskrævende og dyre manuelle arbejdskraft. Til gengæld skal færre patienter indlægges, og mindre tid og færre senge bruges takket være den forbedrede effektivitet af plejen.
Automatisering af kunstig intelligens sparer omkostninger i forskellige sundhedsindstillinger, ifølge Accenture. Deres top fem er som følger:
Omkostninger ved robotkirurgi: $40 milliarder
Omkostninger på 20 milliarder dollars til telesundhedstjenester
Hjælper administrative processer med 18 milliarder dollars
At undersøge svig - $17 milliarder
Fjernelse af doseringsfejl, Værd $16 Milliard
Omkostningerne reduceres yderligere, når AI lærer og forbedrer præcision, nøjagtighed, og effektivitet.
 - Presented by PostDICOM.jpg)
Kunstig intelligens (AI) finder sin niche inden for sundhedsrobotik ved at tilbyde kirurger specialiseret og effektiv support. Når kirurger har mere fingerfærdighed, kan de udføre procedurer, der tidligere krævede skæring åbne en patient.
Robotter kan forbedre præcisionen, når de arbejder i nærheden af sarte organer og væv, mindske behovet for flere suturer, sandsynligheden for infektion, og sværhedsgraden af postoperativt ubehag. Patienter, der gennemgår robotkirurgi, rapporterer også en kortere restitutionsperiode og mindre mærkbar ardannelse på grund af de mindre snit.
Ved hjælp af en robot assisteret af kunstig intelligens kunne læger ved Maastricht University Medical Center i Holland med succes suturere blodarterier så smalle som.03 millimeter i 2017.
Kirurgens håndbevægelser oversættes til kommandoer, som robotten udfører mere præcist. For at forhindre fejltrin under operationen kan AI dæmpe vibrationer.
Brugen af AI og ML til bekæmpelse af smitsomme sygdomme er et lovende forskningsområde. AIs evne til at behandle store datamængder, herunder sundhedsjournaler, adfærdsprofiler og miljøparametre, gør det til et potentielt spilændrende værktøj til at stoppe pandemier som COVID-19 i deres spor.
Blue Dot-efterretningsplatformen undersøgte flyruter og billetpriser for at spore spredningen af COVID-19 fra Wuhan til Bangkok, Seoul og Taipei. Ved at give en hurtig diagnose, sådanne AI-aktiverede teknologier kan hjælpe læger med at forhindre spredning af sygdom, når patienter kommer ind på et hospital.
Som en ekstra bonus, AI kan undersøge milliarder af molekyler til lægemiddeltest, reducere forskningstiden fra år til uger. Forskere kan bruge AI til at gennemgå virusgenomer for at fremskynde vaccineudvikling og sygdomsforebyggelse.
AI-aktiverede wearables evne til at opdage ikke-smitsomme sygdomme er værd at bemærke i diskussioner om sygdomsforebyggelse. Enheden analyserer brugerens vitale tegn for at identificere advarselsindikationerne for en potentielt livstruende helbredshændelse. Når dette sker, kan det tilskynde forbrugeren til at konsultere en professionel.
Der er flere væsentlige udfordringer, som virksomheder kan stå over for, mens de implementerer kunstig intelligens (AI) inden for medicin:
Data af høj kvalitet er nødvendige for at træne og implementere AI-algoritmer effektivt. Imidlertid, data er ofte siloed, ustruktureret, og utilgængelige i sundhedsindustrien.
Sundhedsindustrien er stærkt reguleret, og brugen af AI på dette område skal overholde strenge regler og retningslinjer. Virksomheder kan stå over for udfordringer med at navigere i det komplekse lovgivningsmæssige landskab og sikre overholdelse af relevante love og regler.
AI rejser adskillige etiske overvejelser inden for sundhedsvæsenet, herunder privatlivets fred, partiskhed, og ansvarlighedsspørgsmål. Virksomheder skal nøje overveje disse problemer og sikre, at deres AI-systemer udvikles og bruges etisk.
Mange sundhedspersonale forstår måske ikke dybt AI, og hvordan det kan anvendes inden for deres felt. Dette kan føre til manglende buy-in og vedtagelse af AI-systemer og vanskeligheder med at implementere og integrere dem i eksisterende workflow-processer.
Implementering af AI i sundhedsvæsenet kan være dyrt, kræver betydelig hardware, software, og personaleinvesteringer. Virksomheder skal nøje afveje omkostningerne og fordelene ved AI-adoption for at afgøre, om det er en levedygtig mulighed for deres organisation.
Der er flere hindringer for implementering af AI i medicin, såsom at sikre data af høj kvalitet og udvikle intern AI-kompetence, men fordelene ved marken er enorme.
Kunstig intelligens har potentialet til at forbedre sundhedsvæsenet på flere måder.
Kunstig intelligens er utvivlsomt fremtiden for sundhedsydelser; derfor, debatten er ikke, om det er umagen værd at bruge i medicin. Spørgsmålet er, om du har råd til at forsinke gennemførelsen af det eller ej.
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDicom-servere. Gem, få vist, samarbejd og del dine medicinske billedbehandlingsfiler. |
