Kunstig intelligens (KI) brukes i økende grad i helseinformasjonsbehandling for å forbedre nøyaktigheten, effektiviteten og hastigheten til ulike oppgaver.
Fra analyse av medisinske bilder til identifisering av mønstre i pasientdata, har KI potensial til å revolusjonere måten helsetjenester leveres på.
I denne artikkelen vil vi utforske de ulike måtene KI brukes på innen helseinformasjonsbehandling, samt potensielle fordeler og utfordringer ved å ta det i bruk. Vi vil også diskutere de etiske vurderingene rundt bruk av KI i helsevesenet og helsepersonells rolle i utformingen av fremtiden for denne teknologien.
Som et resultat av COVID-19-utbruddet gjør helsesektoren, som tidligere har vært treg med å ta i bruk ny informasjonsteknologi, nå betydelige teknologiske fremskritt.
Ifølge Accenture vil KI-markedet innen helse vokse til 6,6 milliarder dollar innen 2021 med en enorm årlig vekstrate (CAGR) på 40 %.
Den samme studien understreker også de gunstige økonomiske effektene av KI i helsevesenet. I løpet av bare fem år vil KI føre til årlige besparelser på 150 milliarder dollar for det amerikanske helsevesenet. La oss dykke dypere ned i bruksområdene for KI i helsevesenet som har vist seg å være så verdifulle.
En av fordelene ved å bruke KI i helsevesenet er at det hjelper leger med å stille mer nøyaktige diagnoser på kortere tid. Menneskelige feil i helsesektoren kan forverres av faktorer som manglende medisinsk historie og stor arbeidsbelastning.
Algoritmer for kunstig intelligens kan oppdage og diagnostisere sykdommer raskere og mer nøyaktig enn menneskelige utøvere (forutsatt robust datakvalitet, som vi vil diskutere senere). For eksempel utkonkurrerer en KI-modell trent med dyp læring 11 menneskelige patologer i diagnostisering av brystkreft (som rapportert i 2017).
Med kunstig intelligens (KI) og samarbeidspartnere kan PathAI gi de mest presise diagnosene og administrere de mest effektive terapiene, noe som forbedrer pasientresultatene dramatisk.
De brukte maskinlæring for å lage en algoritme for å ta en beslutning eller gjenkjenne når den trenger menneskelig veiledning. I tilfeller som kardiomegali oppdaget de at en hybridmodell av menneske og KI presterte 8 % bedre enn noen av dem alene.
Denne studien viser at KI ennå ikke er på det punktet hvor det fullt ut kan erstatte mennesker, men det kan supplere eksisterende systemer for å forbedre ytelsen.
Pasienter har sjelden en positiv opplevelse ved helseinstitusjoner på grunn av høyt volum og konstant kaos. Et overveldende flertall av pasienter (83 %) nevner utilstrekkelig kommunikasjon som det mest skadelige aspektet ved deres helseopplevelse.
Bruk av KI kan øke hastigheten på skanning av data, innhenting av rapporter og dirigering av pasienter til riktige fasiliteter og personell, noe som reduserer det typiske kaoset i helsesettings. En annen udiskutabel fordel med KI-teknologi for pasienter er at den er konstant tilgjengelig.
Babylon, en interaktiv symptomsjekk-app, er en fantastisk illustrasjon på hvordan KI i medisin kan forbedre opplevelsen for pasienten.
Ved å spørre brukeren, analysere svarene deres og ta hensyn til tidligere etablerte symptomer og risikofaktorer, kan systemet gi nøyaktige og rettidige medisinske råd.
Å forbedre effektiviteten av prosedyrer som en diagnose med KI resulterer ofte i betydelige kostnadsbesparelser.
Hvis KI kan sikte gjennom millioner av bilder etter tegn på sykdom, for eksempel. I hovedsak fjerner det det tidkrevende og dyre manuelle arbeidet. Færre pasienter må legges inn, og mindre tid og færre senger brukes, takket være den forbedrede effektiviteten i omsorgen.
Automatisering med kunstig intelligens vil spare kostnader i en rekke helsesettings, ifølge Accenture. Deres topp fem er som følger:
Kostnader ved robotkirurgi: 40 milliarder dollar
Kostnad på 20 milliarder dollar for telehelsetjenester
Bistand til administrative prosesser med 18 milliarder dollar
For å etterforske svindel – 17 milliarder dollar
Eliminering av doseringsfeil, verdt 16 milliarder dollar
Kostnadene vil reduseres ytterligere etter hvert som KI lærer og forbedrer presisjon, nøyaktighet og effektivitet.
 - Created by PostDICOM.jpg)
Kunstig intelligens (KI) finner sin nisje innen helserobotikk ved å tilby kirurger spesialisert og effektiv støtte. Når kirurger har bedre fingerferdighet, kan de utføre inngrep som tidligere krevde å åpne opp en pasient.
Roboter kan forbedre presisjonen når man arbeider nær delikate organer og vev, noe som reduserer behovet for flere suturer, sannsynligheten for infeksjon og alvorlighetsgraden av postoperativt ubehag. Pasienter som gjennomgår robotkirurgi rapporterer også om kortere restitusjonsperiode og mindre merkbare arr på grunn av de mindre snittene.
Ved hjelp av en robot assistert av kunstig intelligens kunne leger ved Maastricht University Medical Center i Nederland i 2017 vellykket suturere blodårer så smale som 0,03 millimeter.
Kirurgens håndbevegelser oversettes til kommandoer som roboten utfører mer nøyaktig. For å forhindre feiltrinn under operasjonen kan KI dempe vibrasjoner.
Bruken av KI og maskinlæring (ML) i kontroll av smittsomme sykdommer er et lovende forskningsområde. KIs evne til å behandle store mengder data, inkludert helsejournaler, atferdsprofiler og miljøparametere, gjør det til et potensielt spillendrende verktøy for å stoppe pandemier som COVID-19 i startfasen.
Blue Dot-plattformen for utbruddsetterretning undersøkte flyruter og billettpriser for å spore spredningen av COVID-19 fra Wuhan til Bangkok, Seoul og Taipei. Ved å gi en rask diagnose kan slike KI-aktiverte teknologier hjelpe leger med å forhindre spredning av sykdom når pasienter kommer inn på et sykehus.
Som en ekstra bonus kan KI undersøke milliarder av molekyler for legemiddeltesting, noe som reduserer forskningstiden fra år til uker. Forskere kan bruke KI til å gjennomgå virusgenomer for å fremskynde vaksineutvikling og sykdomsforebygging.
Evnen til KI-aktiverte bærbare enheter til å oppdage ikke-smittsomme sykdommer er verdt å merke seg i diskusjoner om sykdomsforebygging. Enheten analyserer brukerens vitale tegn for å identifisere varseltegnene på en potensielt livstruende helsehendelse. Når dette skjer, kan den oppfordre forbrukeren til å konsultere en profesjonell.
Det er flere betydelige utfordringer selskaper kan møte når de implementerer kunstig intelligens (KI) innen medisin:
Data av høy kvalitet er nødvendig for å trene og distribuere KI-algoritmer effektivt. Imidlertid er data ofte siloformede, ustrukturerte og utilgjengelige i helsesektoren.
Helsesektoren er sterkt regulert, og bruk av KI på dette feltet må følge strenge regler og retningslinjer. Selskaper kan møte utfordringer med å navigere i det komplekse reguleringslandskapet og sikre samsvar med relevante lover og forskrifter.
KI reiser flere etiske spørsmål i helsevesenet, inkludert problemer knyttet til personvern, skjevhet og ansvarlighet. Selskaper må nøye vurdere disse problemene og sikre at deres KI-systemer utvikles og brukes etisk.
Mange helsearbeidere forstår kanskje ikke KI dyptgående og hvordan det kan brukes i deres felt. Dette kan føre til manglende oppslutning og adopsjon av KI-systemer og vanskeligheter med å implementere og integrere dem i eksisterende arbeidsprosesser.
Implementering av KI i helsevesenet kan være dyrt og kreve betydelige investeringer i maskinvare, programvare og personell. Selskaper må nøye veie kostnadene og fordelene ved KI-adopsjon for å avgjøre om det er et levedyktig alternativ for deres organisasjon.
Det er flere hindringer for å implementere KI i medisin, som å sikre data av høy kvalitet og utvikle intern KI-kompetanse, men fordelene for feltet er enorme.
Kunstig intelligens har potensial til å forbedre helsevesenet på flere måter.
Kunstig intelligens er utvilsomt fremtiden for helsevesenet; derfor er debatten ikke om det er verdt å bruke i medisin. Spørsmålet er om du har råd til å utsette å sette det ut i livet.
|
Cloud PACS og online DICOM-fremviserLast opp DICOM-bilder og kliniske dokumenter til PostDICOM-servere. Lagre, vis, samarbeid og del dine medisinske bildefiler. |
