Sztuczna inteligencja w medycynie: Jak AI rewolucjonizuje opiekę zdrowotną

Sztuczna inteligencja (AI) ma potencjał, aby przekształcić opiekę zdrowotną poprzez poprawę diagnostyki i leczenia, a także zmniejszenie kosztów. AI jest już dziś wykorzystywana w medycynie, ale oczekuje się, że w ciągu najbliższych kilku lat będzie rosła wykładniczo. Liczne zastosowania AI w opiece zdrowotnej obejmują automatyzację podejmowania decyzji klinicznych, tworzenie programów profilaktycznych i śledzenie postępu choroby. Poniżej przyglądamy się sposobom, w jakie AI jest dziś wykorzystywana w medycynie i co czeka tę dziedzinę w przyszłości.

Jak AI sprawdza się w służbie zdrowia?

AI może być wykorzystywana w opiece zdrowotnej do automatyzacji rutynowych zadań, takich jak rejestrowanie notatek w elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR). Można ją również wykorzystać do tworzenia modeli predykcyjnych, które przewidują, którzy pacjenci będą mieli określone choroby lub stany. Modele predykcyjne mogą być wykorzystywane do automatycznego wysyłania wyników badań pacjentów do ich lekarzy, co może skrócić czas poświęcany przez klinicystów na przeglądanie wyników badań. Jednym z obszarów zastosowania AI w opiece zdrowotnej jest wsparcie decyzji klinicznych. Wykorzystuje to AI do podejmowania decyzji dotyczących pacjentów na podstawie informacji zawartych w ich EMR. Obecnie jest ona wykorzystywana do pomocy w podejmowaniu ważnych decyzji dotyczących leczenia, takich jak to, czy rozpocząć podawanie nowego leku pacjentowi, który od dłuższego czasu przyjmuje ten sam lek.

OliveAI - automatyzacja powtarzalnych zadań w rutynowych kontrolach

Wsparcie decyzji klinicznych

Jednym z obszarów, w którym AI może być wykorzystana do poprawy decyzji dotyczących leczenia, jest kliniczne wsparcie decyzji. Dzięki temu powstają algorytmy, które mogą pomóc klinicystom w podejmowaniu lepszych decyzji. Wspólne obszary, w których AI może być wykorzystana do poprawy decyzji dotyczących leczenia, obejmują:

• Starzenie się - Pacjenci, którzy są starsi, mogą doświadczyć spadku funkcji poznawczych i wzrostu chorób sercowo-naczyniowych.
• AI można wykorzystać do przewidywania ryzyka rozwoju tych schorzeń u pacjenta, co może pomóc klinicystom w dostosowaniu leczenia.
• Stan zdrowia - AI może być wykorzystywana do przewidywania stanu zdrowia pacjenta, np. czy jest prawdopodobne, że będzie miał zawał serca lub zachoruje na zapalenie płuc. Może to pomóc klinicystom w dostosowaniu planu leczenia.
• Historia leków - Pacjenci, którzy przez długi czas przyjmowali określony lek, mogą doświadczać niepożądanych reakcji na leki, takich jak ciężkie objawy oddechowe lub silne zaparcia. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do wykrywania, kiedy pacjent doświadcza niepożądanej reakcji na swoje leki, co może pomóc lekarzom w dostosowaniu planu leczenia.

Novoic - wczesne wykrywanie choroby Alzheimera na podstawie sposobu mowy przy użyciu algorytmów machine learning.

Automatyzacja diagnostyki i leczenia

AI jest wykorzystywana do automatyzacji diagnozy i leczenia pacjentów. Automatyzacja pozwala lekarzom poświęcić więcej czasu na przyjmowanie pacjentów, a mniej na wykonywanie zadań, które można zautomatyzować, takich jak analiza danych. Automatyzacja diagnostyki może być osiągnięta dzięki uczeniu maszynowemu, które pozwala komputerom analizować dane i dokonywać przewidywań na podstawie poprzednich danych. Uczenie maszynowe staje się coraz bardziej popularne, ponieważ jest znacznie bardziej wydajne niż zestawy reguł generowane przez człowieka.

Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do automatyzacji zadań takich jak:

• Klasyfikacja chorób
• Testy kombinatoryczne - łączenie różnych rodzajów testów diagnostycznych w celu znalezienia konkretnej diagnozy
• Interpretacja obrazów medycznych
• Tworzenie planów leczenia specyficznych dla pacjenta
• Identyfikowanie pacjentów najbardziej potrzebujących leczenia

Automatyzacja leczenia to kolejny obszar, w którym AI może być wykorzystana do poprawy wyników zdrowotnych. AI może być wykorzystywana do automatycznego dostarczania leków, dostosowywania planów leczenia dla konkretnych pacjentów i przewidywania, kiedy pacjenci prawdopodobnie będą mieli komplikacje związane z chorobą.

Unlearn AI - przyspiesza badania kliniczne z wykorzystaniem syntetycznych informacji o pacjentach opartych na sztucznej inteligencji, co skraca czas potrzebny na tworzenie nowych leków i umożliwia podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną dostarczanie pacjentom terapii ratujących życie.

Prewencja

AI jest również wykorzystywana do przewidywania chorób i tworzenia programów profilaktycznych dla pacjentów. Przykładem tego jest wykorzystanie AI do przewidywania, kiedy pacjenci prawdopodobnie rozwiną takie choroby jak cukrzyca czy choroby serca. Można to wykorzystać do tworzenia programów profilaktycznych, takich jak plany dietetyczne lub schematy ćwiczeń, które mogą pomóc w zmniejszeniu ryzyka rozwoju tych chorób.

Innym sposobem, w jaki AI jest wykorzystywana do przewidywania chorób, jest tworzenie specyficznych dla pacjenta ocen ryzyka, które mogą przewidzieć prawdopodobieństwo rozwoju określonej choroby u pacjenta. Może to pomóc w tworzeniu programów profilaktycznych, np. jak programy, które próbują zapobiec atakowi serca poprzez monitorowanie, jak często pacjent chodzi na siłownię lub spożywa określony rodzaj żywności. AI jest również wykorzystywana do wykrywania wczesnych oznak chorób takich jak cukrzyca. Ostatnie badania wykazały, że AI można wykorzystać do wykrywania wczesnych zmian poziomu glukozy we krwi u pacjentów z cukrzycą, co może prowadzić do wcześniejszej diagnozy i leczenia.

CaptionHealth -  wiodąca firma zajmująca się sztuczną inteligencją medyczną (AI) pozwala na  wczesne wykrywanie chorób poprzez zwiększenie dostępu do badań ultrasonograficznych.

Neuromedical - firma, której udało się stworzyć pierwsze na świecie urządzenie leczące i zapobiegające rozwojowi Alzheimera.

Śledzenie postępu choroby

Ostatnim obszarem, w którym AI może być wykorzystana w opiece zdrowotnej, jest śledzenie postępu chorób. Można to wykorzystać do tworzenia map chorób specyficznych dla danego pacjenta, które mogą pomóc w przewidywaniu prawdopodobieństwa rozwoju choroby u danego pacjenta na podstawie jego aktualnego stanu zdrowia. Mapy te mogą być również wykorzystywane do tworzenia modeli prognostycznych, które mogą przewidywać prawdopodobieństwo wyleczenia pacjenta z choroby w oparciu o jego aktualny stan zdrowia. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do tworzenia systemów wspomagania decyzji, które pomagają pacjentom śledzić postęp choroby. Systemy te mogą śledzić stan zdrowia pacjenta, przyjmowane leki i postęp choroby, co może pomóc w tworzeniu spersonalizowanych map choroby i modeli prognostycznych.

CloudMedX Health - Platforma opieki zdrowotnej oparta na sztucznej inteligencji zapewnia wgląd kliniczny, zarządzanie cyklem przychodów i rozwiązania w zakresie opieki nad pacjentem.

Podsumowanie

AI może być wykorzystywana do automatyzacji zadań i tworzenia modeli predykcyjnych. Można ją również wykorzystać do przewidywania chorób i tworzenia programów profilaktycznych dla pacjentów. Wreszcie, można ją wykorzystać do śledzenia postępu chorób i tworzenia map chorób specyficznych dla pacjenta oraz modeli prognostycznych.

Ten artykuł w pełni został napisany przez sztuczną inteligencję 😁