A mesterséges intelligencia (AI) forradalmasítja a különböző iparágakat, és ez alól az egészségügy sem kivétel. Az AI képes javítani a betegek ellátását, ésszerűsíteni az orvosi folyamatokat és csökkenteni a költségeket. Ebből a cikkből megtudhatja, hogyan alkalmazzák a mesterséges intelligenciát az egészségügyben, és megértheti a mesterséges intelligencia ezen iparágra gyakorolt hatását.
Orvosi diagnózis mesterséges intelligenciával
A mesterséges intelligencia által működtetett diagnosztikai eszközök orvosi képeket, páciensadatokat és klinikai feljegyzéseket elemezhetnek, hogy segítsék az egészségügyi szakembereket a betegségek pontosabb és gyorsabb diagnosztizálásában.
A radiológiában
Az AI-algoritmusok képesek feldolgozni és elemezni az orvosi képalkotási adatokat, például a röntgen-, CT- és MRI-vizsgálatokat, hogy felismerjék az olyan betegségekre utaló anomáliákat és mintákat, mint a rák vagy a szív- és érrendszeri állapotok. A Nature Medicine-ben megjelent tanulmány szerint a Google által kifejlesztett mesterséges intelligencia-algoritmus 94,5%-os pontosságot ért el az emlőrák kimutatásában a mammográfiás felvételeken, felülmúlva a 88,0%-os pontosságú humán radiológusokat (McKinney et al., 2020).
A patológiában
A mesterséges intelligencia által működtetett patológiai rendszerek elemezhetik a szövetmintákat és azonosíthatják a rákos sejteket, így egyszerűsítik a diagnosztikai folyamatot és csökkentik az emberi hibákat. Például az FDA által jóváhagyott Paige.AI platform mesterséges intelligencia algoritmusokat használ a prosztatarák kimutatására patológiás tárgylemezeken, 98%-os pontossággal (Bulten et al., 2020).
A szemészetben
A mesterséges intelligencia rendszerek képesek elemezni a retina képeket, hogy felismerjék a diabéteszes retinopátia és az életkorral összefüggő makuladegeneráció korai jeleit. A JAMA-ban megjelent tanulmányban a Google által kifejlesztett mesterséges intelligencia algoritmus 97,5%-os szenzitivitást és 93,4%-os specificitást ért el a diabéteszes retinopátia kimutatásában (Gulshan et al., 2016).
Gyógyszerek felfedezése és fejlesztése mesterséges intelligenciával
A mesterséges intelligencia jelentősen csökkentheti a gyógyszerfelderítéssel és -fejlesztéssel kapcsolatos időt és költségeket nagy adathalmazok elemzésével, a gyógyszerek hatékonyságának előrejelzésével és a klinikai vizsgálatok tervezésének optimalizálásával.
A gyógyszerkutatásban
A mesterséges intelligencia algoritmusai hatalmas mennyiségű kémiai és biológiai adat elemzésére képesek, hogy azonosítsák a potenciális gyógyszerjelölteket, megjósolják azok hatékonyságát, és optimalizálják kémiai szerkezetüket. Az Atomwise, egy mesterséges intelligencia által vezérelt gyógyszerkutató cég mély tanulási algoritmusokat használ a kis molekulák megcélzott fehérjékhez való kötődési affinitásának előrejelzésére. 2020-ban az Atomwise bejelentette, hogy együttműködik a Hansoh Pharma-val, hogy új gyógyszerjelölteket fedezzen fel és fejlesszen ki, akár 1,5 milliárd dollár potenciális ügyletértékkel.
Klinikai vizsgálatokban
A mesterséges intelligencia optimalizálhatja a klinikai vizsgálatok tervezését, a betegek toborzását és megfigyelését, csökkentve a költségeket és javítva a vizsgálati eredményeket. Például a Deep 6 AI, egy klinikai vizsgálatgyorsító platform, mesterséges intelligencia segítségével próbálja össze a megfelelő betegeket a megfelelő klinikai vizsgálatokkal, így hónapokról percekre csökkenti a betegfelvételi folyamatot.
Mesterséges intelligencia a személyre szabott orvoslásban
A mesterséges intelligencia elemezheti a genomikai adatokat, az életmódbeli tényezőket és a kórtörténetet, hogy személyre szabott kezelési terveket készítsen és optimalizálja a betegellátást.
A genomikában
A mesterséges intelligencia algoritmusai képesek feldolgozni és elemezni a genomi adatokat, hogy azonosítsák a betegséget okozó mutációkat, lehetővé téve célzott terápiák kidolgozását. 2019-ben a Nature-ben megjelent tanulmány kimutatta, hogy a Google által kifejlesztett DeepVariant nevű mesterségesintelligencia-algoritmus 99,9%-ot meghaladó pontossággal képes pontosan azonosítani a genetikai változatokat az emberi genomban (Poplin et al., 2018).
A precíziós onkológiában
A mesterséges intelligencia által vezérelt platformok, mint például az IBM Watson for Oncology, elemezhetik a betegek adatait, beleértve a genetikai mutációkat is, hogy személyre szabott kezelési terveket javasolhassanak rákos betegek számára. A The Oncologist című folyóiratban megjelent tanulmányban Watson for Oncology olyan kezelési ajánlásokat adott, amelyek az esetek 93%-ában összhangban voltak a multidiszciplináris tumortáblázattal (Somashekhar et al., 2018).
AI-meghajtású orvosi eszközök és hordható eszközök
Az AI-kompatibilis orvosi eszközök és hordható eszközök figyelemmel kísérhetik a betegek egészségi állapotát, valós idejű visszajelzést adhatnak, és figyelmeztethetik az egészségügyi szakembereket a lehetséges problémákra.
Folyamatos glükóz monitorozás
A mesterséges intelligencia által működtetett folyamatos glükózmonitorozó eszközök, mint például a Dexcom G6, valós időben nyomon követhetik a cukorbetegek vércukorszintjét, személyre szabott betekintést nyújtva és figyelmeztetve a felhasználókat a potenciális hipoglikémiás vagy hiperglikémiás eseményekre. A Diabetes Technology & Therapeutics folyóiratban megjelent tanulmány szerint a Dexcom G6 9,0%-os átlagos abszolút relatív különbséget (MARD) ért el a referenciaértékekhez képest, ami bizonyítja a vércukorszint mérésének pontosságát (Šoupal et al., 2020).
Távoli betegfigyelés
A mesterséges intelligencia által vezérelt távoli betegmegfigyelő rendszerek nyomon követhetik a betegek életjeleit, és észlelhetik a romlás korai jeleit, így az egészségügyi szakemberek azonnal beavatkozhatnak. Az FDA által jóváhagyott Current Health hordható eszköz például figyeli a betegek életjeleit, például a pulzusszámot, a légzésszámot és az oxigénszaturációt, és mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a nemkívánatos események kockázatának előrejelzésére.
Mesterséges intelligencia az egészségügyi adminisztrációban
A mesterséges intelligencia optimalizálhatja az egészségügyi adminisztrációs folyamatokat, például a betegek ütemezését, a számlázást és az erőforrások elosztását, csökkentve a költségeket és javítva a működési hatékonyságot.
Beteg ütemezése
A mesterséges intelligencia által működtetett ütemező rendszerek megjósolhatják a betegek meg nem jelenését, optimalizálhatják a találkozókat, és csökkenthetik a várakozási időt. Például a mesterséges intelligencia által vezérelt Zocdoc platform gépi tanulási algoritmusokat használ a betegek meg nem jelenésének valószínűségére, lehetővé téve az egészségügyi szolgáltatók számára, hogy túlfoglalják az időpontokat, és csökkentsék a tétlenségi időt.
Számlázási és bevételi ciklus kezelése
Az AI algoritmusok elemezhetik a számlázási adatokat, azonosíthatják a kódolási hibákat, és optimalizálhatják a bevételi ciklus kezelését, csökkentve a követelések elutasítását és javítva a pénzügyi teljesítményt. Az olyan vállalatok, mint az Olive AI, mesterséges intelligencia-vezérelt megoldásokat kínálnak a bevételi ciklusok kezelésének automatizálására, és a bejelentések szerint javult a követelések pontossága és a bevételek rögzítése.
Következtetés
A mesterséges intelligencia átalakítja az egészségügyi ágazatot a diagnosztika fejlesztésével, a kezelések személyre szabásával, a gyógyszerfelderítés felgyorsításával, valamint a betegek monitorozásának és ellátásának javításával. A mesterséges intelligencia által vezérelt technológiák nemcsak az egészségügyi adminisztrációt és a működést optimalizálják, hanem költséghatékony és hatékony megoldásokat is kínálnak a betegek és az egészségügyi szolgáltatók számára. Ahogy a mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődik és integrálódik az egészségügyi rendszerekbe, a betegellátás és az eredmények forradalmasításának lehetősége csak növekedni fog, jelentős előnyöket kínálva az orvosi közösségnek és a betegeknek egyaránt.
Discussion about this post