Μεταμορφώνοντας τον κλάδο της υγείας με τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) φέρνει επανάσταση σε διάφορους κλάδους και η υγειονομική περίθαλψη δεν αποτελεί εξαίρεση. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει τη φροντίδα των ασθενών, να εξορθολογίσει τις ιατρικές διαδικασίες και να μειώσει το κόστος. Σε αυτό το άρθρο, θα δείτε πώς εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη και θα κατανοήσετε τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης σε αυτόν τον κλάδο.

Ιατρική διάγνωση με τεχνητή νοημοσύνη

Τα διαγνωστικά εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν ιατρικές εικόνες, δεδομένα ασθενών και κλινικές σημειώσεις για να βοηθήσουν τους επαγγελματίες υγείας στη διάγνωση ασθενειών με μεγαλύτερη ακρίβεια και ταχύτητα.

Στην ακτινολογία

Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να επεξεργάζονται και να αναλύουν δεδομένα ιατρικής απεικόνισης, όπως ακτινογραφίες, αξονικές τομογραφίες και μαγνητικές τομογραφίες, για να ανιχνεύουν ανωμαλίες και μοτίβα ενδεικτικά ασθενειών όπως ο καρκίνος ή οι καρδιαγγειακές παθήσεις. Σύμφωνα με μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Nature Medicine, ένας αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύχθηκε από την Google πέτυχε ποσοστό ακρίβειας 94,5% στην ανίχνευση καρκίνου του μαστού στις μαστογραφίες, ξεπερνώντας τους ανθρώπινους ακτινολόγους που είχαν ποσοστό ακρίβειας 88,0% (McKinney et al., 2020).

Στην παθολογία

Τα συστήματα παθολογίας με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αναλύσουν δείγματα ιστών και να εντοπίσουν καρκινικά κύτταρα, απλοποιώντας τη διαγνωστική διαδικασία και μειώνοντας το ανθρώπινο λάθος. Για παράδειγμα, η εγκεκριμένη από τον FDA πλατφόρμα Paige.AI χρησιμοποιεί αλγόριθμους AI για την ανίχνευση του καρκίνου του προστάτη σε διαφάνειες παθολογίας με αναφερόμενη ακρίβεια 98% (Bulten et al., 2020).

Στην οφθαλμολογία

Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν τις εικόνες του αμφιβληστροειδούς για να ανιχνεύσουν πρώιμα σημάδια διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας και ηλικιακής εκφύλισης της ωχράς κηλίδας. Σε μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο JAMA, ένας αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύχθηκε από την Google πέτυχε ευαισθησία 97,5% και ειδικότητα 93,4% στην ανίχνευση της διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας (Gulshan et al., 2016).

Ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων με τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο και το κόστος που σχετίζεται με την ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων αναλύοντας μεγάλα σύνολα δεδομένων, προβλέποντας την αποτελεσματικότητα του φαρμάκου και βελτιστοποιώντας το σχεδιασμό κλινικών δοκιμών.

Στην ανακάλυψη ναρκωτικών

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ποσότητες χημικών και βιολογικών δεδομένων για να εντοπίσουν πιθανά υποψήφια φάρμακα, να προβλέψουν την αποτελεσματικότητά τους και να βελτιστοποιήσουν τις χημικές τους δομές. Η Atomwise, μια εταιρεία ανακάλυψης φαρμάκων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη, χρησιμοποιεί αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για να προβλέψει τη συγγένεια δέσμευσης μικρών μορίων με πρωτεΐνες-στόχους. Το 2020, η Atomwise ανακοίνωσε μια συνεργασία με τη Hansoh Pharma για την ανακάλυψη και ανάπτυξη νέων υποψηφίων φαρμάκων, με πιθανή αξία συμφωνίας έως και 1,5 δισεκατομμύρια δολάρια.

Σε κλινικές δοκιμές

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει το σχεδιασμό κλινικών δοκιμών, την πρόσληψη ασθενών και την παρακολούθηση, μειώνοντας το κόστος και βελτιώνοντας τα αποτελέσματα των δοκιμών. Για παράδειγμα, το Deep 6 AI, μια πλατφόρμα επιτάχυνσης κλινικών δοκιμών, χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να ταιριάξει τους κατάλληλους ασθενείς με κατάλληλες κλινικές δοκιμές, μειώνοντας τη διαδικασία στρατολόγησης ασθενών από μήνες σε λεπτά.

Τεχνητή νοημοσύνη στην εξατομικευμένη ιατρική

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει γονιδιωματικά δεδομένα, παράγοντες τρόπου ζωής και ιατρικό ιστορικό για να προσφέρει εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας και να βελτιστοποιήσει τη φροντίδα των ασθενών.

Στη γονιδιωματική

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επεξεργάζονται και να αναλύουν γονιδιωματικά δεδομένα για να εντοπίσουν μεταλλάξεις που προκαλούν ασθένειες, επιτρέποντας την ανάπτυξη στοχευμένων θεραπειών. Το 2019, μια μελέτη που δημοσιεύθηκε στο Nature έδειξε ότι ένας αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης που ονομάζεται DeepVariant, που αναπτύχθηκε από την Google, μπορούσε να εντοπίσει με ακρίβεια γενετικές παραλλαγές στο ανθρώπινο γονιδίωμα με ποσοστό ακρίβειας άνω του 99,9% (Poplin et al., 2018).

Στην ογκολογία ακριβείας

Πλατφόρμες που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη, όπως το IBM Watson for Oncology, μπορούν να αναλύσουν δεδομένα ασθενών, συμπεριλαμβανομένων των γενετικών μεταλλάξεων, για να προτείνουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας για ασθενείς με καρκίνο. Σε μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο The Oncologist, ο Watson for Oncology παρείχε συστάσεις θεραπείας που ήταν σύμφωνες με ένα πολυεπιστημονικό πίνακα όγκων στο 93% των περιπτώσεων (Somashekhar et al., 2018).

Ιατρικές συσκευές και φορητές συσκευές με τεχνητή νοημοσύνη

Οι ιατρικές συσκευές και τα wearables με δυνατότητα AI μπορούν να παρακολουθούν την υγεία των ασθενών, να παρέχουν σχόλια σε πραγματικό χρόνο και να ειδοποιούν τους επαγγελματίες υγείας για πιθανά προβλήματα.

Συνεχής παρακολούθηση της γλυκόζης

Οι συσκευές συνεχούς παρακολούθησης της γλυκόζης με τεχνητή νοημοσύνη, όπως το Dexcom G6, μπορούν να παρακολουθούν τα επίπεδα γλυκόζης στο αίμα σε πραγματικό χρόνο για ασθενείς με διαβήτη, παρέχοντας εξατομικευμένες πληροφορίες και ειδοποιώντας τους χρήστες για πιθανά υπογλυκαιμικά ή υπεργλυκαιμικά συμβάντα. Σύμφωνα με μια μελέτη που δημοσιεύτηκε στο Diabetes Technology & Therapeutics, το Dexcom G6 πέτυχε μια μέση απόλυτη σχετική διαφορά (MARD) 9,0% σε σύγκριση με τις τιμές αναφοράς, αποδεικνύοντας την ακρίβειά του στη μέτρηση των επιπέδων γλυκόζης στο αίμα (Šoupal et al., 2020).

Εξ αποστάσεως παρακολούθηση ασθενών

Τα συστήματα απομακρυσμένης παρακολούθησης ασθενών με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρακολουθούν τα ζωτικά σημεία των ασθενών και να ανιχνεύουν πρώιμα σημάδια επιδείνωσης, επιτρέποντας στους επαγγελματίες υγείας να επέμβουν άμεσα. Για παράδειγμα, η φορητή συσκευή Current Health που έχει εκκαθαριστεί από το FDA παρακολουθεί τα ζωτικά σημεία των ασθενών, όπως τον καρδιακό ρυθμό, τον αναπνευστικό ρυθμό και τον κορεσμό οξυγόνου, και χρησιμοποιεί αλγόριθμους AI για να προβλέψει τον κίνδυνο ανεπιθύμητων συμβάντων.

Τεχνητή νοημοσύνη στη διοίκηση της υγείας

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει τις διαδικασίες διαχείρισης της υγειονομικής περίθαλψης, όπως ο προγραμματισμός ασθενών, η χρέωση και η κατανομή πόρων, μειώνοντας το κόστος και βελτιώνοντας τη λειτουργική αποτελεσματικότητα.

Προγραμματισμός ασθενών

Τα συστήματα προγραμματισμού που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προβλέψουν τις μη εμφανίσεις ασθενών, να βελτιστοποιήσουν τα χρονικά διαστήματα ραντεβού και να μειώσουν τους χρόνους αναμονής. Για παράδειγμα, η πλατφόρμα Zocdoc που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να προβλέψει την πιθανότητα μη εμφάνισης ασθενών, επιτρέποντας στους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να υπερκλείσουν τα ραντεβού τους και να μειώσουν τον χρόνο αδράνειας.

Διαχείριση του κύκλου τιμολόγησης και εσόδων

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν δεδομένα χρέωσης, να εντοπίσουν σφάλματα κωδικοποίησης και να βελτιστοποιήσουν τη διαχείριση του κύκλου εσόδων, μειώνοντας τις αρνήσεις αξιώσεων και βελτιώνοντας την οικονομική απόδοση. Εταιρείες όπως η Olive AI προσφέρουν λύσεις με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη για την αυτοματοποίηση της διαχείρισης του κύκλου εσόδων, με αναφερόμενες βελτιώσεις στην ακρίβεια των αξιώσεων και στη συλλογή εσόδων.

συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης βελτιώνοντας τα διαγνωστικά, εξατομικεύοντας θεραπείες, επιταχύνοντας την ανακάλυψη φαρμάκων και ενισχύοντας την παρακολούθηση και φροντίδα των ασθενών. Οι τεχνολογίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη δεν βελτιστοποιούν μόνο τη διαχείριση και τις λειτουργίες της υγειονομικής περίθαλψης, αλλά παρέχουν επίσης οικονομικά αποδοτικές και αποδοτικές λύσεις για ασθενείς και παρόχους υγειονομικής περίθαλψης. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να προχωρά και να ενσωματώνεται στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, οι δυνατότητές της να φέρουν επανάσταση στη φροντίδα και τα αποτελέσματα των ασθενών θα αυξηθούν, προσφέροντας σημαντικά οφέλη τόσο στην ιατρική κοινότητα όσο και στους ασθενείς.