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 geleverd.
In dit artikel verkennen we de verschillende manieren waarop AI wordt ingezet in het beheer van gezondheidsinformatie, evenals de potentiële voordelen en uitdagingen van de adoptie 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 maakt de gezondheidszorgsector, die in het verleden traag was met het adopteren van nieuwe informatietechnologie, nu aanzienlijke technologische sprongen.
Volgens Accenture zal de markt voor AI in de gezondheidszorg groeien tot 6,6 miljard dollar in 2021, met een indrukwekkend samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 40%.
Dezelfde studie benadrukt ook de gunstige financiële effecten van AI in de gezondheidszorg. Binnen slechts vijf jaar zal AI leiden tot een jaarlijkse besparing van 150 miljard dollar voor het Amerikaanse gezondheidszorgsysteem. Laten we 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 nauwkeurigere diagnoses te stellen in minder tijd. Menselijke fouten in zorginstellingen kunnen worden verergerd door factoren zoals een gebrek aan medische geschiedenis en zware werkdruk.
Algoritmen voor kunstmatige intelligentie kunnen ziekten sneller en nauwkeuriger detecteren en diagnosticeren dan menselijke behandelaars (uitgaande van robuuste gegevenskwaliteit, wat we later zullen bespreken). Een AI-model 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 precieze diagnoses stellen en de meest effectieve therapieën toedienen, wat de resultaten voor patiënten drastisch verbetert.
Ze gebruikten machine learning om een algoritme te creëren dat een beslissing kan nemen of kan herkennen wanneer menselijke begeleiding nodig is. In gevallen zoals cardiomegalie ontdekten ze dat een hybride model van mens en AI 8% beter presteerde dan elk afzonderlijk.
Deze studie toont aan dat AI nog niet op het punt is waar het mensen volledig kan vervangen, maar het kan bestaande systemen aanvullen om de prestaties te verbeteren.
Patiënten hebben zelden een positieve ervaring in zorginstellingen vanwege de hoge volumes en constante chaos. Een overweldigende meerderheid van de patiënten (83%) noemt gebrekkige communicatie als het meest schadelijke aspect van hun ervaring in de gezondheidszorg.
Het gebruik van AI kan het scannen van gegevens, het verkrijgen van rapporten en het doorverwijzen van patiënten naar de juiste faciliteiten en personeel versnellen, waardoor de typische chaos in zorginstellingen wordt verminderd. Een ander onbetwistbaar voordeel van AI-technologie voor patiënten is dat het altijd toegankelijk is.
Babylon, een interactieve app voor symptoomcontrole, is een fantastisch voorbeeld van hoe AI in de geneeskunde de ervaring voor de patiënt kan verbeteren.
Door de gebruiker te bevragen, hun antwoorden 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 resulteert vaak in aanzienlijke kostenbesparingen.
Als AI bijvoorbeeld door miljoenen foto's kan bladeren voor aanwijzingen van ziekte. In wezen maakt het een einde aan de tijdrovende en dure handmatige arbeid. Op zijn beurt hoeven er minder patiënten te worden opgenomen en worden er minder tijd en minder bedden gebruikt, dankzij de verbeterde efficiëntie van de zorg.
Automatisering door kunstmatige intelligentie zal kosten besparen in diverse zorginstellingen, volgens Accenture. Hun top vijf is als volgt:
Kosten van robotchirurgie: 40 miljard dollar
Kosten van 20 miljard dollar voor telegeneeskundediensten
Ondersteuning van administratieve processen met 18 miljard dollar
Om fraude te onderzoeken - 17 miljard dollar
Elimineren van doseringsfouten, ter waarde van 16 miljard dollar
Kosten zullen verder worden verlaagd naarmate AI leert en de precisie, nauwkeurigheid en efficiëntie verbetert.
 - Created by PostDICOM.jpg)
Kunstmatige intelligentie (AI) vindt zijn plek in de medische robotica door chirurgen gespecialiseerde en effectieve ondersteuning te bieden. Wanneer chirurgen meer behendigheid hebben, kunnen ze procedures uitvoeren waarvoor voorheen een patiënt moest worden opengesneden.
Robots kunnen de precisie verbeteren bij het werken in de buurt van delicate organen en weefsels, waardoor de noodzaak voor meer hechtingen, de kans op infectie en de ernst van postoperatieve ongemakken vermindert. Patiënten die robotchirurgie ondergaan, melden ook een kortere herstelperiode en minder opvallende littekens vanwege de kleinere incisies.
Met behulp van een robot ondersteund door kunstmatige intelligentie waren artsen van het Universitair Medisch Centrum Maastricht in Nederland in 2017 in staat om met succes bloedvaten zo smal als 0,03 millimeter te hechten.
De handgebaren van de chirurg worden vertaald in commando's die de robot nauwkeuriger uitvoert. Om misstappen tijdens de operatie te voorkomen, kan AI trillingen dempen.
Het gebruik van AI en ML bij het beheersen van infectieziekten is een veelbelovend onderzoeksgebied. Het vermogen van AI om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, waaronder medische dossiers, gedragsprofielen en omgevingsparameters, maakt het een potentieel baanbrekend hulpmiddel om pandemieën zoals COVID-19 te stoppen.
Het Blue Dot-platform voor uitbraakinformatie onderzocht vluchtschema's en ticketprijzen om de verspreiding van COVID-19 van Wuhan naar Bangkok, Seoul en Taipei te volgen. Door een snelle diagnose te bieden, kunnen dergelijke AI-gestuurde technologieën artsen helpen de verspreiding van ziekten te voorkomen wanneer patiënten een ziekenhuis binnenkomen.
Als extra bonus kan AI miljarden moleculen onderzoeken voor geneesmiddelentests, waardoor de onderzoekstijd van jaren tot weken wordt teruggebracht. Onderzoekers kunnen AI gebruiken om virusgenomen te beoordelen om de ontwikkeling van vaccins en ziektepreventie te versnellen.
Het vermogen van AI-gestuurde wearables om niet-infectieuze ziekten te detecteren is het vermelden waard in discussies over ziektepreventie. Het apparaat analyseert de vitale functies van de gebruiker om de waarschuwingssignalen van een potentieel levensbedreigende gezondheidsgebeurtenis te identificeren. Wanneer dit gebeurt, kan het de consument aanmoedigen om een professional te raadplegen.
Er zijn verschillende aanzienlijke uitdagingen waarmee bedrijven te maken kunnen krijgen bij het implementeren van kunstmatige intelligentie (AI) op medisch gebied:
Gegevens van hoge kwaliteit zijn nodig om AI-algoritmen effectief te trainen en in te zetten. Gegevens in de gezondheidszorgsector zijn echter vaak versnipperd, ongestructureerd en ontoegankelijk.
De gezondheidszorgsector is zwaar 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 door het complexe regelgevingslandschap en het waarborgen van naleving van relevante wet- en regelgeving.
AI roept verschillende ethische overwegingen op in de gezondheidszorg, waaronder kwesties rond privacy, bias en verantwoording. Bedrijven moeten deze kwesties zorgvuldig overwegen en ervoor zorgen dat hun AI-systemen ethisch worden ontwikkeld en gebruikt.
Veel zorgprofessionals hebben mogelijk geen diepgaand begrip van AI en hoe het in hun vakgebied kan worden toegepast. Dit kan leiden tot een gebrek aan draagvlak en adoptie van AI-systemen en moeilijkheden bij het implementeren en integreren ervan in bestaande werkprocessen.
Het implementeren van AI in de gezondheidszorg kan kostbaar zijn en vereist aanzienlijke investeringen in hardware, software en personeel. Bedrijven moeten de kosten en baten van AI-adoptie zorgvuldig afwegen om te bepalen of het een haalbare optie is voor hun organisatie.
Er zijn verschillende obstakels voor de implementatie van AI in de geneeskunde, zoals het waarborgen van gegevens van hoge kwaliteit en het ontwikkelen van interne AI-competentie, maar de voordelen voor het vakgebied zijn enorm.
Kunstmatige intelligentie heeft het potentieel om de gezondheidszorg op verschillende manieren te verbeteren.
Kunstmatige intelligentie is ongetwijfeld de toekomst van de gezondheidszorg; daarom is de discussie niet of het de moeite waard is om in de geneeskunde te gebruiken. De vraag is of u het zich kunt veroorloven om de implementatie ervan uit te stellen.
|
Cloud PACS en Online DICOM ViewerUpload DICOM-beelden en klinische documenten naar PostDICOM-servers. Sla op, bekijk, werk samen en deel uw medische beeldbestanden. |
