Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan: Trend Muncul pada 2023

Kecerdasan buatan sudah pun menambah baik amalan penjagaan kesihatan dan berpotensi untuk melakukan lebih banyak lagi.

Di sebalik setiap perubahan drastik dalam mana-mana industri, sentiasa ada kesan krisis global yang dahsyat. Walau bagaimanapun, tidak seperti industri lain, industri penjagaan kesihatan telah lambat menggunakan inovasi AI sebelum COVID-19 melanda dunia. Insiden ini telah menjadikan industri penjagaan kesihatan menghadapi cabaran besar berbanding industri lain, sekali gus memberi rangsangan kepada inisiatif pembangunan aplikasi penjagaan kesihatan. Antaranya, kecerdasan buatan menjadi tumpuan, dan ia masih kekal!

Malah, menurut data dari Prior Research, saiz pasaran perubatan kecerdasan buatan global dijangka melebihi AS$187.95 bilion menjelang 2030, di bursa kadar 2022-2030 Dalam tempoh ramalan, kadar pertumbuhan tahunan kompaun ialah 37%.

Tambahan pula, aplikasi AI dalam penjagaan kesihatan tidak akan terhad kepada proses automasi atau sains data.

Kecerdasan Buatan dalam Trend Penjagaan Kesihatan pada 2023

1 penyelesaian RPA Kecerdasan Buatan untuk mencapai kos rendah, rawatan bebas ralat

Pengoptimuman proses perubatan automatik kecerdasan buatan Jangkaan. perlahan-lahan mengambil bentuk aplikasi kehidupan sebenar dan bukannya hanya menonton filem sci-fi dan memikirkan kemungkinannya...

Malah, di banyak hospital yang serba lengkap, automasi proses robotik seperti ini telah digunakan oleh pengamal perubatan dalam pelbagai cara. Bahagian terbaik – Automasi proses perubatan memberi manfaat kepada penyedia penjagaan kesihatan dan pesakit dalam mendapatkan rawatan yang kos efektif dan bebas ralat.

Gartner mengatakan bahawa menjelang akhir tahun 2023, kira-kira separuh daripada penyedia penjagaan kesihatan A.S. merancang untuk menggunakan RPA dalam kemudahan perubatan mereka. Selain itu, RPA dalam saiz pasaran penjagaan kesihatan dijangka meningkat kepada AS$6.2 bilion menjelang 2030, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 26.01%, dan akan menjadi kira-kira AS$2.9 bilion pada 2022.

Gunakan RPA untuk meningkatkan operasi penjagaan kesihatan dengan cara berikut:

• Gunakan data proses yang tepat untuk meningkatkan produktiviti tugas pengurusan hospital dan proses pengeluaran polisi pesakit; masa nyata Permudahkan pengurusan rekod data berstruktur dan tidak berstruktur untuk memudahkan kitaran hasil, pemprosesan tuntutan insurans dan banyak lagi
• Menyesuaikan diri dengan perubahan dalam industri penjagaan kesihatan untuk mengubah operasi penjagaan kesihatan tradisional dan mencergaskan semula pengalaman penjagaan kesihatan; >Melaksanakan pelan kawalan jangkitan, menjalankan pengurusan triaj, menjalankan pemeriksaan dan pengurusan inventori pesakit, memberi amaran kepada kakitangan untuk kemuncak mendadak, dsb.
• 2. AI Emosi untuk gangguan kesihatan mental dan autisme
• Ketika dunia terus menangani penyebaran coronavirus, penjagaan kesihatan maya adalah salah satu cara untuk mengelakkan penyebaran selanjutnya Pilihan yang sangat baik . Melaksanakan AI emosi dalam aplikasi teleperubatan boleh memberikan pengalaman yang lebih tinggi yang lebih bermakna dan menarik untuk pesakit, terutamanya mereka yang mengalami gangguan mental dan autisme.

Penggunaan AI emosi dalam APP perundingan dalam talian boleh membantu doktor mentafsir, memantau dan mentafsir emosi pesakit dengan lebih baik

Bukan itu sahaja, aplikasi perubatan berdasarkan AI emosi juga boleh Menggunakan analisis pertuturan untuk mendiagnosis pelbagai penyakit mental, seperti kemurungan, demensia, sindrom Down, autisme, dll.;

• Selain itu, ia juga dapat memahami emosi wanita hamil dan warga emas;
• Ingatkan pesakit untuk mengambil ubat mereka tepat pada masanya dan sentiasa memantau status kesihatan mereka.
• 3. Perkhidmatan penjagaan kesihatan diperibadikan dipacu data menarik banyak perhatian
• Ramai penyedia penyelesaian IT penjagaan kesihatan percaya bahawa menjelang 2023, penggunaan rawatan penjagaan kesihatan yang diperibadikan akan dipromosikan.

Menurut tinjauan berdasarkan penjanaan data penjagaan kesihatan, kira-kira 80Mb pengimejan dan data EMR dijana setiap tahun secara purata, dan kadar pertumbuhan tahunan kompaunnya dijangka mencapai 36% menjelang 2025. Data ini boleh digunakan untuk mendapatkan cerapan berguna untuk pemperibadian.

Selain itu, data ini juga boleh dijana melalui peranti boleh pakai, seperti gelang tangan, jaket pintar (Levi's Google Jacquard), jalur ketegangan (Samsung), insole penderia (Feetme), dll.

Pengguna peranti boleh pakai boleh mendapatkan kategori data ini, termasuk langkah, kadar denyutan jantung, tekanan darah, kalori yang terbakar, dll. Apabila semua data ini dikumpul dalam apl kecergasan AI, apl ini menganalisisnya dan menyediakan diet yang diperibadikan dan rancangan senaman.

4. Merevolusikan penemuan ubat

Begitu juga, dalam proses penjagaan kesihatan yang lain, kecerdasan buatan juga boleh membantu mempercepatkan penemuan dan proses pembangunan ubat, serta analisis hasil gabungan ubat yang berkesan.

Pada tahun 2023, pakar farmaseutikal menjangkakan penggunaan kecerdasan buatan yang lebih baik dalam sektor pembangunan ubat khusus ini. Malah, menurut MarketsAndMarkets, kecerdasan buatan dalam penyelidikan dan pembangunan dadah dijangka melebihi $4 bilion menjelang 2027, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 45.7%.

Empat faedah utama penerapan kecerdasan buatan dalam penyelidikan dan pembangunan ubat:

Pendedahan kepada biologi moden

Kimia moden yang dipertingkatkan

• Lebih tinggi Kadar Kejayaan
• Proses Kos Efektif
• Aliran AI dalam penjagaan kesihatan masih berkembang, dengan banyak batasan dan cabaran yang perlu ditangani.
• 5. Kecerdasan Ambien

Kecerdasan persekitaran (AmI) telah lama menjadi trend dalam penyelesaian penjagaan kesihatan, dengan cadangan rentas disiplinnya yang unik untuk membenamkan penderia dan pemproses ke dalam peranti pintar , untuk menyesuaikan diri dengan manusia keperluan.

AmI komited terhadap persimpangan teknologi baru muncul, termasuk kecerdasan buatan, Internet Perkara, data besar, dsb.

Oleh itu, kecerdasan ambien dalam penjagaan kesihatan boleh dimanfaatkan dengan cara berikut:

• Dengan melaksanakan penyelesaian berkuasa AmIi untuk mengurangkan masa menunggu pesakit untuk berunding dengan doktor dengan mengautomasikan Masa ujian pesakit awal;
• Sokongan penjagaan segera automatik;
• Pemantauan automatik tanda-tanda vital pesakit;
• Penyelesaian teknologi Ambient Assisted Living (AAL).

6. Pil pintar menghapuskan operasi invasif

Pil pintar adalah seperti peranti elektronik kecil, direka bentuk dengan rupa kapsul ubat biasa lain, dan disepadukan dengan pengkomputeran awan dan platform komunikasi tanpa wayar , Operasi klinikal yang sangat maju boleh dilakukan, seperti penderiaan dengan biosensor, pengimejan dan penghantaran ubat melalui pH atau sensor kimia. Pakar juga memanggil pil ini sebagai penderia boleh dimakan, tetapi ini berbeza daripada penderia boleh pakai dan terbenam.

Pesakit boleh dengan mudah mengambil pil pintar yang bergerak ke seluruh saluran gastrousus untuk mendapatkan akses kepada maklumat yang sukar dicapai. Sebaik sahaja ia memenuhi tujuannya, ia boleh dikeluarkan dengan mudah daripada sistem.

Selain itu, pil pintar juga boleh digunakan untuk melakukan rawatan perubatan berikut:

• Pengimejan diagnostik
• Pemantauan tanda vital
• Penghantaran ubat yang disasarkan

7. Diagnosis penyakit kronik

Menurut tinjauan terbaru WHO, kira-kira 17 juta orang (bawah 70 tahun) mati akibat penyakit kronik setiap tahun. Pertubuhan Bangsa-Bangsa Bersatu juga mengeluarkan laporan mengenai perkara itu, menyatakan bahawa jumlah kematian global akibat penyakit kronik dijangka meningkat kepada 70%.

Walau bagaimanapun, kecerdasan buatan telah membawa sinar harapan kepada diagnosis penyakit kronik dan meningkatkan ketepatan rawatan dengan memanfaatkan data diagnostik bertahun-tahun untuk mendapatkan cerapan tentang negara. Mari kita lihat bagaimana aplikasi kecerdasan buatan boleh membantu merawat penyakit kronik:

Kecerdasan buatan merawat penyakit jantung

• Model pengkomputeran seluruh hati kecerdasan buatan menyediakan ubat yang diperibadikan dan memahami irama ventrikel Berbeza senario penyimpangan;
• Menyediakan analisis ramalan dengan model khusus pesakit untuk membantu dengan lebih baik dalam pembedahan jantung
• Kurangkan masa diagnostik dengan memeriksa dan menganalisis imbasan CT dengan model dipacu data, dan mengawal akibatnya; kerosakan otak;
• Menggunakan kecerdasan buatan pada ECG untuk ujian kos rendah, mengesan pam jantung lemah dan meramalkan kadar kegagalan jantung.

Kecerdasan buatan mengesan dan mendiagnosis kanser

• Model AI/ML menganalisis imbasan tisu untuk mengesan dan merawat kanser kolorektal dengan tepat
• Pemantauan algoritma pembelajaran mesin Pesakit tindak balas terhadap ubat anti-kanser;
• Model pembelajaran mesin ramalan yang boleh mendiagnosis 15 jenis kanser dengan ketepatan 91%.

Kecerdasan Buatan untuk Penjagaan Diabetes

Pada tahun 2019, penyelidik Institut Politeknik Rensselaer mengitar melalui model klinikal berdasarkan kecerdasan buatan dan analisis data besar untuk memeriksa melalui pemerhatian glukosa darah berterusan tahap gula darah dan dapatkan tanda amaran awal apabila risiko tinggi dikesan, yang seterusnya membantu dalam diagnosis diabetes yang cepat dan awal.

Kesimpulannya, konsep kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan membuka banyak pintu untuk menambah baik kaedah penjagaan kesihatan dan meningkatkan harapan kami ke peringkat seterusnya untuk rawatan yang cekap. Selain itu, ketepatan akan bertambah baik dari semasa ke semasa. Jadi, mari teruskan meneroka kemungkinan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan dan lihat di mana ia menerajui bidang tersebut.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan: Trend Muncul pada 2023. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!