Sztuczna inteligencja coraz częściej stosowana jest w służbie zdrowia, a jej potencjał stwarza wiele możliwości wykorzystania. Jak wynika z raportu Grand View Research, globalny rynek AI w medycynie będzie rozwijał się w latach 2021-2028 średnio o niemal 42% rocznie. Ponadto rosnąca ilość cyfrowych danych, presja związana z obniżeniem wydatków na ochronę zdrowia, konieczność szybkiego diagnozowania pacjentów, wzmaga konieczność zautomatyzowania powyższych działań. Implementacja sztucznej inteligencji do placówek służby zdrowia umożliwiłaby przetwarzanie przychodzących danych, identyfikowanie wzorców i podejmowanie decyzji przy minimalnym udziale pracowników. Oprócz usprawnienia czynności związanych z ogólnym funkcjonowaniem i zarządzaniem instytucją, AI znacząco przekłada się także na rozwój medycyny. Sztuczna inteligencja wpływa między innymi na poprawę szybkości i dokładności stawianych diagnoz oraz badań przesiewowych pod kątem różnych chorób.

Zastosowanie AI w służbie zdrowia

Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia może wspomóc wiele procesów pod kątem organizacyjnym, ale także medycznym. Oto kilka przykładów wykorzystania sztucznej inteligencji w placówkach ochrony zdrowia:

– działania kliniczne – AI umożliwia rozpoznawanie wzorców powikłań zdrowotnych, które są rejestrowane. To pozwala na dokładniejsze stawianie diagnoz. Ponadto lekarze przeprowadzający badania kliniczne mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do przyspieszenia wyszukiwania i zatwierdzania kodowania medycznego w obszarze nowych technologii,

– analizowanie obrazowania medycznego – sztuczna inteligencja umożliwia radiologom lub kardiologom identyfikację istotnych problemów i krytycznych przypadków zdrowotnych. Dzięki temu mają możliwość ustalenia priorytetów, skupiając swoją uwagę w pierwszej kolejności na krytycznych przypadkach. Dodatkowo algorytm może analizować także zbiory danych z dużą szybkością, porównując je z innymi badaniami w celu identyfikacji wzorców,

– proces opracowywania leków – sztuczna inteligencja na podstawie baz danych struktur molekularnych, umożliwia weryfikację, które leki mogłyby być skuteczne w przypadku określonych chorób. Wykorzystując splotowe sieci neuronowe jest w stanie przewidzieć wiązanie małych cząsteczek z białkami, analizując przy tym wskazówki z milionów eksperymentalnych pomiarów i tysięcy struktur białkowych,

– analizowanie niestrukturyzowanych danych – dane dotyczące zdrowia oraz dokumentacja medyczna pacjentów bardzo często przechowywana jest w sposób nieustrukturyzowany. Sztuczna inteligencja może wyszukiwać, gromadzić, przechowywać i standaryzować dane medyczne,

– leczenie i diagnozowanie nowotworów – sztuczna inteligencja ułatwia lekarzom podejmowanie świadomych decyzji w zakresie chorób nowotworowych, głównie w leczeniu za pomocą radioterapii. Gromadząc odpowiednie dane medyczne pacjentów, AI może oceniać jakość świadczonej opieki, optymalizować leczenie i zapewnić dokładne wyniki oparte na obrazowaniu onkologicznym,

– analizowanie predykcyjne – wykorzystanie AI w zakresie dokonywania analiz predykcyjnych, pozwala na zwiększenie efektywności w zakresie przepływu pracy, podejmowania decyzji medycznych i planu leczenia. Programowanie neurolingwistyczne oraz Machine Learning w czasie rzeczywistym odczytuje całą historię medyczną pacjenta, łączyć ją z objawami, przewlekłymi dolegliwościami lub chorobą dotykającą innych członków rodziny. Algorytmy AI są w stanie przekształcić wynik w narzędzie do analizy predykcyjnej, które może wykryć i leczyć chorobę, zanim zacznie ona zagrażać życiu pacjenta,

– odkrywanie i rozwój medycyny genetycznej – sztuczna inteligencja umożliwia przewidywanie prawdopodobieństwa pojawienia się chorób genetycznych. Jest to możliwe, dzięki gromadzeniu danych dotyczących zidentyfikowanych związków oraz biomarkerów istotnych dla niektórych badań klinicznych.

Korzyści wynikające z zastosowania AI w służbie zdrowia

– szybsze i dokładniejsze wnioskowanie – korzystając z rozwiązań opartych na AI i uczeniu maszynowym, organizacje z sektora opieki zdrowotnej mogą wyciągać szybsze i dokładniejsze wnioski z dużych zestawów danych. To przekłada się na precyzyjniejsze diagnozowanie chorych i zwiększenie poziomu satysfakcji zarówno u pracowników, jak i pacjentów,

– oszczędność czasu – sztuczna inteligencja, dzięki swojej zdolności do zajmowania się dużymi ilościami danych, umożliwia szybki dostęp do kompleksowej, elektronicznej dokumentacji medycznej pacjentów lub najnowszych wytycznych dotyczących leczenia konkretnych schorzeń. Dzięki temu lekarze nie muszą tracić cennego czasu na długotrwałe przeglądanie dokumentacji, tylko mogą skupić się na leczeniu oraz diagnozowaniu pacjentów,

– łatwiejsze podejmowanie decyzji klinicznych – lekarze w wielu przypadkach muszą działać szybko i przede wszystkim precyzyjnie. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego mogą łatwiej podejmować decyzje kliniczne, realizując konkretne kroki w leczeniu pacjentów,

– dokładniejsze wykrywanie chorób – AI bardzo precyzyjnie wykrywa wiele chorób, w tym nowotwory, także we wczesnych stadiach. Dla przykładu zastosowanie sztucznej inteligencji umożliwia przeglądanie i tłumaczenie mammografów 30 razy szybciej z 99% dokładnością, zmniejszając potrzebę zbędnych biopsji.

Źródło:
www.ibm.com.pl
www.healthcareweekly.com
www.mobihealthnews.com