Kunstig intelligens (AI) revolusjonerer ulike bransjer, og helsevesenet er intet unntak. AI har potensial til å forbedre pasientbehandlingen, effektivisere medisinske prosesser og redusere kostnadene. I denne artikkelen vil du se hvordan kunstig intelligens brukes i helsevesenet, og forstå virkningen av AI på denne industrien.
Medisinsk diagnose med kunstig intelligens
AI-drevne diagnostiske verktøy kan analysere medisinske bilder, pasientdata og kliniske notater for å hjelpe helsepersonell med å diagnostisere sykdommer mer nøyaktig og raskere.
I radiologi
AI-algoritmer kan behandle og analysere medisinske bildedata, som røntgen, CT-skanning og MR-skanning, for å oppdage anomalier og mønstre som indikerer sykdommer som kreft eller kardiovaskulære tilstander. I følge en studie publisert i Nature Medicine, oppnådde en AI-algoritme utviklet av Google en nøyaktighetsgrad på 94,5 % når det gjaldt å oppdage brystkreft i mammografi, og utkonkurrerte menneskelige radiologer som hadde en nøyaktighetsgrad på 88,0 % (McKinney et al., 2020).
I patologi
AI-drevne patologisystemer kan analysere vevsprøver og identifisere kreftceller, strømlinjeforme den diagnostiske prosessen og redusere menneskelige feil. For eksempel bruker den FDA-godkjente Paige.AI-plattformen AI-algoritmer for å oppdage prostatakreft i patologiske lysbilder med en rapportert nøyaktighet på 98 % (Bulten et al., 2020).
I oftalmologi
Kunstig intelligenssystemer kan analysere netthinnebilder for å oppdage tidlige tegn på diabetisk retinopati og aldersrelatert makuladegenerasjon. I en studie publisert i JAMA oppnådde en AI-algoritme utviklet av Google en sensitivitet på 97,5 % og en spesifisitet på 93,4 % for å oppdage diabetisk retinopati (Gulshan et al., 2016).
Legemiddeloppdagelse og -utvikling med kunstig intelligens
AI kan redusere tiden og kostnadene forbundet med legemiddeloppdagelse og utvikling betydelig ved å analysere store datasett, forutsi legemiddeleffektivitet og optimalisere design av kliniske utprøvinger.
I legemiddeloppdagelse
AI-algoritmer kan analysere enorme mengder kjemiske og biologiske data for å identifisere potensielle medikamentkandidater, forutsi deres effektivitet og optimalisere deres kjemiske strukturer. Atomwise, et AI-drevet legemiddeloppdagelsesselskap, bruker dyplæringsalgoritmer for å forutsi bindingsaffiniteten til små molekyler til målproteiner. I 2020 kunngjorde Atomwise et samarbeid med Hansoh Pharma for å oppdage og utvikle nye medikamentkandidater, med en potensiell avtaleverdi på opptil 1,5 milliarder dollar.
I kliniske studier
AI kan optimere design av kliniske utprøvinger, pasientrekruttering og overvåking, redusere kostnader og forbedre utfall av utprøving. For eksempel bruker Deep 6 AI, en akselerasjonsplattform for kliniske studier, AI for å matche kvalifiserte pasienter med passende kliniske studier, noe som reduserer pasientrekruttering fra måneder til minutter.
Kunstig intelligens i personlig tilpasset medisin
AI kan analysere genomiske data, livsstilsfaktorer og medisinsk historie for å levere personlige behandlingsplaner og optimalisere pasientbehandlingen.
I genomikk
AI-algoritmer kan behandle og analysere genomiske data for å identifisere sykdomsfremkallende mutasjoner, noe som muliggjør utvikling av målrettede terapier. I 2019 viste en studie publisert i Nature at en AI-algoritme kalt DeepVariant, utviklet av Google, nøyaktig kunne identifisere genetiske varianter i det menneskelige genomet med en presisjonsrate på over 99,9 % (Poplin et al., 2018).
I presisjonsonkologi
AI-drevne plattformer som IBM Watson for Oncology kan analysere pasientdata, inkludert genetiske mutasjoner, for å anbefale personlige behandlingsplaner for kreftpasienter. I en studie publisert i The Oncologist ga Watson for Oncology behandlingsanbefalinger som stemte overens med et multidisiplinært tumortavle i 93 % av tilfellene (Somashekhar et al., 2018).
AI-drevet medisinsk utstyr og wearables
AI-aktivert medisinsk utstyr og wearables kan overvåke pasienters helse, gi sanntids tilbakemeldinger og varsle helsepersonell om potensielle problemer.
Kontinuerlig glukosemåling
AI-drevne enheter for kontinuerlig glukoseovervåking, som Dexcom G6, kan spore blodsukkernivåer i sanntid for pasienter med diabetes, og gir personlig innsikt og varsler brukere om potensielle hypoglykemiske eller hyperglykemiske hendelser. I følge en studie publisert i Diabetes Technology & Therapeutics oppnådde Dexcom G6 en gjennomsnittlig absolutt relativ forskjell (MARD) på 9,0 % sammenlignet med referanseverdier, noe som viser nøyaktigheten i måling av blodsukkernivåer (Šoupal et al., 2020).
Fjernovervåking av pasienter
AI-drevne eksterne pasientovervåkingssystemer kan spore pasienters vitale tegn og oppdage tidlige tegn på forverring, slik at helsepersonell kan gripe inn umiddelbart. For eksempel overvåker den FDA-godkjente Current Health-bærbare enheten pasientenes vitale tegn, som hjertefrekvens, respirasjonsfrekvens og oksygenmetning, og bruker AI-algoritmer for å forutsi risikoen for uønskede hendelser.
Kunstig intelligens i helsevesenet
Kunstig intelligens kan optimere helsevesenets administrasjonsprosesser, som pasientplanlegging, fakturering og ressursallokering, redusere kostnader og forbedre driftseffektiviteten.
Pasientplanlegging
AI-drevne planleggingssystemer kan forutsi manglende oppmøte, optimalisere avtaletidspunkter og redusere ventetidene. For eksempel bruker den AI-drevne plattformen Zocdoc maskinlæringsalgoritmer for å forutsi sannsynligheten for at pasienten ikke møter opp, noe som lar helsepersonell overbooke avtaler og redusere ledig tid.
Fakturering og inntektssyklusstyring
AI-algoritmer kan analysere faktureringsdata, identifisere kodefeil og optimalisere inntektssyklusstyringen, redusere avslag på krav og forbedre økonomisk ytelse. Selskaper som Olive AI tilbyr AI-drevne løsninger for automatisering av inntektssyklusstyring, med rapporterte forbedringer i kravnøyaktighet og inntektsfangst.
Konklusjon
Kunstig intelligens forvandler helsevesenet ved å forbedre diagnostikk, tilpasse behandlinger, akselerere oppdagelse av legemidler og forbedre pasientovervåking og -behandling. AI-drevne teknologier optimaliserer ikke bare helsevesenets administrasjon og drift, men gir også kostnadseffektive og effektive løsninger for pasienter og helsepersonell. Ettersom AI fortsetter å utvikle seg og integreres i helsevesenet, vil dets potensiale til å revolusjonere pasientbehandlingen og resultatene bare vokse, og tilby betydelige fordeler for både det medisinske samfunnet og pasientene.
Discussion about this post