Kunstig intelligens (AI) bruges i stigende grad i styring af sundhedsinformation til at forbedre nøjagtigheden, effektiviteten og hastigheden af forskellige opgaver.
Fra analyse af medicinske billeder til identifikation af mønstre i patientdata har AI potentialet til at revolutionere måden, sundhedspleje leveres på.
I denne artikel vil vi udforske de forskellige måder, hvorpå AI anvendes i styring af sundhedsinformation, samt de potentielle fordele og udfordringer ved dens indførelse. Vi vil også diskutere de etiske overvejelser omkring brugen af AI i sundhedsvæsenet og sundhedspersonalets rolle i at forme fremtiden for denne teknologi.
Som et resultat af COVID-19-udbruddet gør sundhedsindustrien, som tidligere har været langsom til at indføre ny informationsteknologi, nu betydelige teknologiske fremskridt.
Ifølge Accenture vil AI-markedet inden for sundhedsvæsenet vokse til 6,6 milliarder dollars i 2021 med en enorm årlig vækstrate (CAGR) på 40 %.
Den samme undersøgelse understreger også de gavnlige økonomiske effekter af AI i sundhedsvæsenet. I løbet af blot fem år vil AI føre til årlige besparelser på 150 milliarder dollars for det amerikanske sundhedssystem. Lad os dykke dybere ned i anvendelserne af AI i sundhedsvæsenet, som 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 præcise diagnoser på kortere tid. Menneskelige fejl i sundhedsmiljøer kan forværres af faktorer som manglende medicinsk historie og store arbejdsmængder.
Algoritmer for kunstig intelligens kan opdage og diagnosticere sygdomme hurtigere og mere præcist end menneskelige behandlere (forudsat robust datakvalitet, som vi vil diskutere senere). For eksempel overgår en AI-model trænet 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 behandlinger, hvilket forbedrer patientresultaterne dramatisk.
De brugte maskinlæring til at skabe en algoritme til at træffe en beslutning eller genkende, hvornår den har brug for menneskelig vejledning. I tilfælde som kardiomegali opdagede de, at en menneske-AI-hybridmodel præsterede 8 % bedre, end nogen af dem kunne alene.
Dette studium demonstrerer, at AI endnu ikke er på det punkt, hvor det 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 store volumen og konstante kaos. Et overvældende flertal af patienter (83 %) nævner utilstrækkelig kommunikation som det mest skadelige aspekt af deres sundhedsoplevelse.
Brug af AI kan fremskynde scanning af data, indhentning af rapporter og dirigering af patienter til de rette faciliteter og personale, hvilket reducerer det typiske kaos i sundhedsmiljøer. En anden ubestridelig fordel ved AI-teknologi for patienter er, at den er konstant tilgængelig.
Babylon, en interaktiv symptomtjekker-app, er et fantastisk eksempel på, hvordan AI i medicin kan forbedre oplevelsen for patienten.
Ved at udspørge brugeren, analysere deres svar og tage højde for tidligere fastslåede symptomer og risikofaktorer, kan systemet levere præcis og rettidig medicinsk rådgivning.
Forbedring af effektiviteten af procedurer som en diagnose med AI resulterer ofte i betydelige omkostningsbesparelser.
Hvis AI for eksempel kan gennemgå millioner af billeder for tegn på sygdom. I bund og grund fjerner det det tidskrævende og dyre manuelle arbejde. Til gengæld skal færre patienter indlægges, og der bruges mindre tid og færre senge takket være den forbedrede effektivitet i plejen.
Automatisering med kunstig intelligens vil spare omkostninger i en række sundhedsmiljøer ifølge Accenture. Deres top fem er som følger:
Omkostninger ved robotkirurgi: 40 milliarder dollars
Omkostninger på 20 milliarder dollars til telesundhedstjenester
Hjælp til administrative processer med 18 milliarder dollars
Til efterforskning af svindel – 17 milliarder dollars
Eliminering af doseringsfejl, værdi 16 milliarder dollars
Omkostningerne vil blive yderligere reduceret, efterhånden som AI lærer og forbedrer præcision, nøjagtighed og effektivitet.
 - Created by PostDICOM.jpg)
Kunstig intelligens (AI) finder sin niche inden for sundhedsrobotik ved at tilbyde kirurger specialiseret og effektiv støtte. Når kirurger har mere fingerfærdighed, kan de udføre indgreb, der tidligere krævede at åbne en patient op.
Robotter kan forbedre præcisionen, når der arbejdes nær sarte organer og væv, hvilket mindsker behovet for flere suturer, sandsynligheden for infektion og sværhedsgraden af postoperativt ubehag. Patienter, der gennemgår robotkirurgi, rapporterer også om en kortere restitutionsperiode og mindre synlige ar på grund af de mindre snit.
Ved hjælp af en robot assisteret af kunstig intelligens var læger ved Maastricht University Medical Center i Holland i stand til succesfuldt at sy blodkar så smalle som 0,03 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 i bekæmpelse af infektionssygdomme er et lovende forskningsområde. AI's evne til at behandle store mængder data, herunder journaler, adfærdsprofiler og miljøparametre, gør det til et potentielt banebrydende værktøj til at stoppe pandemier som COVID-19 i opløbet.
Blue Dot-udbrudsintelligensplatformen undersøgte flyrejseplaner og billetpriser for at spore spredningen af COVID-19 fra Wuhan til Bangkok, Seoul og Taipei. Ved at give en hurtig diagnose kan sådanne AI-aktiverede teknologier hjælpe læger med at forhindre spredning af sygdom, når patienter kommer ind på et hospital.
Som en ekstra bonus kan AI undersøge milliarder af molekyler til lægemiddeltestning, hvilket reducerer forskningstiden fra år til uger. Forskere kan bruge AI til at gennemgå virusgenomer for at fremskynde vaccineudvikling og sygdomsforebyggelse.
Evnen hos AI-aktiverede wearables til at opdage ikke-smitsomme sygdomme er værd at bemærke i diskussioner om sygdomsforebyggelse. Enheden analyserer brugerens vitale tegn for at identificere advarselstegn på en potentielt livstruende helbredshændelse. Når dette sker, kan det opfordre forbrugeren til at konsultere en professionel.
Der er flere væsentlige udfordringer, som virksomheder kan stå over for ved implementering af kunstig intelligens (AI) inden for medicin:
Data af høj kvalitet er nødvendige for at træne og implementere AI-algoritmer effektivt. Men data er ofte siloopdelte, ustrukturerede 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 flere etiske overvejelser i sundhedsvæsenet, herunder problemer med privatliv, bias og ansvarlighed. Virksomheder skal nøje overveje disse spørgsmål og sikre, at deres AI-systemer udvikles og bruges etisk.
Mange sundhedsprofessionelle har måske ikke en dyb forståelse af AI, og hvordan det kan anvendes inden for deres felt. Dette kan føre til manglende opbakning og adoption af AI-systemer samt vanskeligheder med at implementere og integrere dem i eksisterende arbejdsgange.
Implementering af AI i sundhedsvæsenet kan være dyrt og kræve betydelige investeringer i hardware, software og personale. Virksomheder skal nøje afveje omkostninger og fordele ved AI-adoption for at afgøre, om det er en levedygtig mulighed for deres organisation.
Der er flere forhindringer for implementering af AI i medicin, såsom at sikre data af høj kvalitet og udvikle intern AI-kompetence, men fordelene for feltet er enorme.
Kunstig intelligens har potentialet til at forbedre sundhedsvæsenet på flere måder.
Kunstig intelligens er utvivlsomt fremtiden for sundhedsvæsenet; derfor er debatten ikke, om det er umagen værd at bruge i medicin. Spørgsmålet er, om du har råd til at udsætte at sætte det i værk eller ej.
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserUpload DICOM-billeder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Gem, vis, samarbejd og del dine medicinske billedfiler. |
