Sepuluh senario aplikasi kecerdasan buatan terbaik dalam bidang perubatan pada tahun 2022

Apakah itu kecerdasan buatan perubatan

Kecerdasan buatan perubatan merujuk kepada aplikasi kecerdasan buatan dalam perkhidmatan perubatan dan pengurusan atau penyampaian perkhidmatan perubatan. Pembelajaran mesin, set data tidak berstruktur yang besar, penderia lanjutan, pemprosesan bahasa semula jadi dan robotik semuanya digunakan dalam peningkatan bilangan sektor penjagaan kesihatan.

Selain prospek aplikasinya yang luas, teknologi AI juga membawa potensi masalah yang ketara - seperti kemungkinan penyalahgunaan daripada pemusatan dan pendigitalan data pesakit, dan kemungkinan pautan ke nanomedicine atau ID biometrik universal . Kesaksamaan dan berat sebelah juga menjadi kebimbangan dalam beberapa aplikasi AI awal, tetapi teknologi itu juga mungkin dapat meningkatkan ekuiti perubatan.

Walaupun penggunaan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan baru bermula, ia menjadi semakin biasa. Firma penyelidikan Gartner meramalkan bahawa perbelanjaan IT penjagaan kesihatan global akan mencecah AS$140 bilion pada 2021, dan syarikat akan menyenaraikan kecerdasan buatan dan automasi proses robotik (RPA) sebagai perbelanjaan utama.

Pada tahun 2020, kos perubatan hampir 20) (19.7%) daripada jumlah ekonomi A.S. (kira-kira $4.1 trilion). Dan penipuan terhadap kerajaan amat serius.

Oleh itu, daripada pengurusan pentadbiran kepada AI perubatan, potensi nilai AI perubatan adalah besar.

10 Senario Aplikasi Teratas Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada 2022

Berikut ialah 10 bidang utama di mana kes penggunaan AI penjagaan kesihatan sedang dibangunkan dan digunakan.

(1) Pengurusan perubatan

Kos pentadbiran dianggarkan mencakupi 15% hingga 25% daripada jumlah perbelanjaan perubatan. Alat yang menambah baik dan memudahkan pentadbiran adalah berharga kepada penanggung insurans, pembayar dan pembekal.

Walau bagaimanapun, mengenal pasti dan mengurangkan penipuan mungkin memberikan pulangan yang paling segera, kerana penipuan penjagaan kesihatan boleh berlaku di banyak peringkat dan dilakukan oleh pelbagai pihak. Dalam beberapa kes yang paling teruk, penipuan boleh menyebabkan syarikat insurans mengenakan bayaran untuk perkhidmatan yang tidak dilakukan, atau kepada pakar bedah yang melakukan pembedahan yang tidak perlu sebagai pertukaran untuk faedah insurans yang lebih tinggi. Penanggung insurans juga mungkin membayar lebih untuk peralatan atau kit ujian yang rosak.

Kecerdasan buatan boleh menjadi alat yang berguna dalam mencegah penipuan daripada berlaku. Sama seperti bank biasanya menggunakan algoritma untuk mengesan transaksi luar biasa, syarikat insurans kesihatan boleh melakukan perkara yang sama.

• Penyelidikan McKinsey & Syarikat mendapati penjimatan melalui "pengauditan pintar" tuntutan insurans yang dipacu algoritma.

• Pusat Perkhidmatan Medicare dan Medicaid kerajaan A.S. membentuk Perkongsian Penipuan dan Pencegahan Penjagaan Kesihatan untuk mengenal pasti corak dalam pangkalan data agregat.

(2) Kesihatan Awam

Kecerdasan buatan telah digunakan untuk keseluruhan sektor kesihatan awam. Ini termasuk:

• Algoritma pembelajaran mesin sedang digunakan pada set data kesihatan awam yang besar, dan Pusat Kawalan dan Pencegahan Penyakit (CDC) A.S. telah mengumpulkan banyak aplikasi kecerdasan buatan dalam menganalisis wabak coronavirus baharu dan kesihatan awam.

•Pemprosesan bahasa semula jadi sedang digunakan dalam kesihatan awam.

• Semakin banyak data pengimejan diagnostik digunakan untuk analisis dan ramalan populasi.

• Gunakan sains data pengguna dan teknologi "tolak" tingkah laku untuk mencipta "ketepatan" atau dorongan diperibadikan untuk mempromosikan lawatan perubatan, pematuhan perubatan dan banyak lagi.

(3) Penyelidikan Perubatan

• Mencari ubat baharu untuk merawat penyakit boleh menjadi sangat kompleks. Reka bentuk dadah bantuan komputer adalah bidang yang sangat kompleks.

• Dalam sesetengah kes, matlamatnya adalah untuk menggunakan semula ubat sedia ada. Dalam satu contoh baru-baru ini, kecerdasan buatan sedang menganalisis imej sel untuk melihat ubat yang paling berkesan pada pesakit dengan penyakit neurodegeneratif. Apabila bertindak balas secara positif kepada rawatan ini, neuron akan berubah bentuk. Walau bagaimanapun, komputer konvensional terlalu lambat untuk mengesan perbezaan ini.

• Pembekal farmaseutikal Bayer percaya kecerdasan buatan boleh meningkatkan ujian klinikal dengan menggunakan maklumat pangkalan data perubatan untuk mencipta kumpulan kawalan maya. Mereka juga meneroka aplikasi percubaan klinikal AI yang lain untuk menjadikan kajian ini lebih selamat dan berkesan.

(4) Latihan perubatan

Kecerdasan buatan juga mungkin mengubah cara pelajar perubatan menerima sebahagian daripada pendidikan mereka. Ini termasuk yang berikut:

• Satu contoh ialah apabila pelajar perubatan dibantu oleh tutor AI semasa mereka belajar membuang tumor otak. Sistem ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengajar pelajar teknik yang selamat dan berkesan dan kemudian menilai prestasi mereka. Orang yang menggunakan sistem AI mempelajari kemahiran 2.6 kali lebih pantas dan berprestasi 36% lebih baik daripada mereka yang tidak.

• Institusi penjagaan kesihatan di AS dan UK juga telah menggunakan perkhidmatan pesakit berasaskan AI untuk memudahkan latihan maya dan jauh. Pendekatan ini amat berguna apabila pandemik COVID-19 menghalang perhimpunan kumpulan. Kecerdasan buatan menyokong amalan pelbagai kemahiran, seperti menghiburkan pesakit yang tertekan atau menyampaikan mesej.

(5) Sokongan Profesional Perubatan

Kecerdasan buatan juga digunakan untuk menyokong profesional perubatan dalam tetapan klinikal, termasuk:

• Kecerdasan buatan harus digunakan untuk menyokong kemudahan perubatan profesional onboarding. Projek perintis di Universiti Stanford menggunakan algoritma untuk menentukan sama ada pesakit mempunyai risiko yang cukup tinggi untuk memerlukan penjagaan ICU, atau mengalami peristiwa berkaitan kod, atau memerlukan pasukan tindak balas pantas. Mereka menilai kemungkinan kejadian ini dalam tempoh enam hingga 18 jam, membantu doktor membuat keputusan yang lebih yakin.

• Aplikasi berasaskan AI sedang dibangunkan untuk menyokong jururawat, menyediakan sokongan keputusan, penderia untuk memaklumkan mereka tentang keperluan pesakit dan bantuan robotik dalam situasi yang mencabar atau berbahaya di lapangan.

(6) Memberi sokongan langsung kepada pesakit

Kecerdasan buatan juga digunakan untuk memberikan sokongan langsung kepada pesakit:

• Hospital menggunakan chatbot kecerdasan buatan untuk menjalankan pemeriksaan dengan pesakit, Bantu mereka mendapatkan maklumat yang diperlukan dengan lebih cepat. Apabila sistem kecerdasan buatan Northwell Health berbual dengan pesakit, kadar penglibatan dalam kalangan pesakit yang menggunakan perkhidmatan onkologi adalah 94%. Pakar klinik yang telah mencuba alat itu bersetuju bahawa ia memanjangkan penjagaan yang mereka berikan. Chatbots boleh menyemak simptom pesakit, pemulihan dan banyak lagi. Ramai orang terbiasa dengan pemesejan teks, yang meningkatkan penerimaan pesakit. Chatbots juga mengurangkan cabaran yang mungkin dihadapi oleh pesakit semasa mendapatkan rawatan. Orang ramai boleh menggunakannya untuk mencari hospital atau klinik, membuat temu janji dan menerangkan keperluan mereka.

• Dianggarkan sehingga separuh daripada pesakit tidak mengambil ubat mereka seperti yang ditetapkan. Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan boleh meningkatkan peluang pesakit mengambil ubat mereka tepat pada masanya. Sesetengah platform menggunakan algoritma pintar untuk mengesyorkan bila profesional perubatan harus berkomunikasi dengan pesakit tentang isu pematuhan, dan melalui saluran apa. Terdapat juga chatbots peringatan ubat. Dalam satu contoh baru-baru ini, penyelidik bekerjasama dan menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu mencari ubat terbaik untuk penghidap diabetes jenis 2. Algoritma ini membantu lebih daripada 83% pesakit memilih rawatan yang betul, walaupun semasa pesakit mengambil beberapa ubat pada masa yang sama.

(7) Teleperubatan

Teleperubatan dalam bentuk lawatan doktor maya telah menjadi semakin biasa sejak pandemik COVID-19 membawa kepada sekatan perjalanan. Selain itu, AI menyokong bentuk teleperubatan yang lain, termasuk:

• Apl VirtuSense meramalkan pemantauan jauh berkuasa AI dan memberi amaran kepada penyedia perubahan berisiko tinggi yang boleh menyebabkan pesakit terjatuh.

• Beberapa kemudahan yang sedang menggunakan AI untuk pengawasan bergantung padanya untuk mengesan keadaan daripada penyakit jantung hingga diabetes. Hospital juga menggunakan teknologi untuk memantau pesakit COVID-19, menjadikannya lebih mudah untuk menentukan pesakit yang boleh menerima rawatan di rumah dan yang memerlukan kemasukan ke hospital.

(8) Diagnosis

Kecerdasan buatan juga digunakan untuk diagnosis di pusat penjagaan kesihatan, termasuk:

• Sistem kecerdasan buatan untuk mengesan kanser payudara boleh mengesan isu semasa dan kemungkinan pesakit mendapat penyakit ini dalam beberapa tahun akan datang.

• Sesetengah aplikasi AI dalam penjagaan kesihatan juga boleh mengesan penyakit mental. Penyelidik menggunakan algoritma yang dilatih untuk mengenal pasti orang yang mengalami kemurungan dengan mendengar suara mereka atau mengimbas mesej media sosial mereka.

(9) Pembedahan

Kecerdasan buatan tidak menghapuskan masalah pembedahan, tetapi ia berpotensi untuk mengurangkannya sambil meningkatkan hasil untuk pesakit dan pakar bedah. Contoh berikut menggambarkan ini:

• Sebuah syarikat permulaan yang dipanggil teater baru-baru ini telah mengumpulkan $39.5 juta dalam pembiayaan Siri A. Syarikat itu mempunyai penyelesaian video AI yang direka untuk membantu pakar bedah memahami perkara yang salah dan perkara yang betul semasa pembedahan. Mereka kemudian boleh mengkaji video ini dan membuat penambahbaikan pada masa hadapan.

• Aplikasi kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan termasuk robot pembedahan, yang semakin biasa di bilik pembedahan. Banyak yang invasif minimum dan selalunya mencapai hasil yang lebih baik daripada campur tangan bukan robotik. Aplikasi kecerdasan buatan ini tidak akan menggantikan kepakaran pembedahan manusia. Walau bagaimanapun, mereka boleh berfungsi sebagai teman kepada pakar bedah, meningkatkan kemungkinan pembedahan yang berjaya.

(10) Penjagaan Hospital

Selain kes penggunaan diagnostik yang diterangkan di atas, doktor juga mesti memenuhi keperluan penjagaan pesakit dan stok bekalan perubatan serta menghantar barangan. Robot kolaboratif yang dikuasakan kecerdasan buatan mula meringankan beban ini. Menurut Gartner, 50% daripada pembekal A.S. akan melabur dalam automasi proses robotik menjelang 2023. Beberapa contoh automasi proses robotik di hospital termasuk:

• Sebuah hospital baru-baru ini menggunakan lima robot yang dipanggil Moxie. Mesin akan secara proaktif menentukan bila jururawat memerlukan bekalan atau membantu dengan logistik ujian makmal. Mereka kemudian bertindak balas sebelum beban kerja penyedia menjadi terlalu intensif.

Robot yang disediakan oleh Atheon bukan sahaja menyokong fungsi perubatan, tetapi juga boleh menyelesaikan tugas seperti merumput dan membuang sampah.

Atas ialah kandungan terperinci Sepuluh senario aplikasi kecerdasan buatan terbaik dalam bidang perubatan pada tahun 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!