Rumah  >  Artikel  >  Peranti teknologi  >  Trend Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada 2023

Trend Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada 2023

WBOY
WBOYke hadapan
2023-04-29 17:52:071459semak imbas

Trend Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan pada 2023

Andrew Brosnan, penganalisis utama di firma penyelidikan Omdia, meramalkan bahawa walaupun industri penjagaan kesihatan pada mulanya lambat untuk menerima kecerdasan buatan, syarikat penjagaan kesihatan dan farmaseutikal akan meningkatkannya dengan pesat dalam beberapa tahun akan datang. Penggunaan kecerdasan buatan, analisis imej perubatan dan penemuan dadah akan menjadi kes penggunaan yang paling popular.

Perbelanjaan penjagaan kesihatan untuk perisian AI dijangka meningkat 40% pada 2023, daripada $4.4 bilion pada 2022 kepada hampir $6.2 bilion pada tahun baharu, menurut ramalan Omdia.

"Penjagaan kesihatan akan berkembang lebih pantas daripada kebanyakan industri lain, dan mengikut ramalan kami, kami menjangkakan penjagaan kesihatan berada di kedudukan kedua di belakang pengguna dalam perbelanjaan AI pada 2027," kata Omdia Artificial Intelligence dan Brosnan dari amalan Automasi Pintar.

Penerimaan AI Penjagaan Kesihatan akan mengejar industri lain

Syarikat penjagaan kesihatan secara historis konservatif dalam menerima pakai teknologi baharu kerana risiko terhadap penjagaan pesakit dan isu privasi, keselamatan dan kawal selia, kata Brosnan Sangat tinggi.

Penjagaan kesihatan ketinggalan di belakang industri lain dalam penggunaan AI. Menurut tinjauan OM Dia 2022, manakala 25% daripada semua industri telah mengembangkan penggunaan AI merentas berbilang unit atau fungsi perniagaan, hanya 19% telah melakukannya dalam penjagaan kesihatan.

Tetapi itu berubah dengan pantas. Kecerdasan buatan telah terbukti berkesan dalam penjagaan kesihatan, yang telah memacu pertumbuhan dalam penggunaan, katanya. Sebagai contoh, kecerdasan buatan telah digunakan semasa wabak untuk membantu penyedia penjagaan kesihatan dengan diagnosis COVID-19, prognosis pesakit dan untuk membantu penyelidik memahami perubahan dalam protein spike.

"Penggunaan AI semasa pandemik dan dalam projek bukti konsep telah meningkatkan keyakinan terhadap nilai yang boleh diberikan AI dalam penjagaan kesihatan," kata Brosnan.

Malah, 96% organisasi penjagaan kesihatan yang ditinjau oleh Omdia pada 2022 berkata mereka yakin atau sangat yakin bahawa kecerdasan buatan akan membawa kepada hasil yang positif, dengan 67% responden mengatakan bahawa kecerdasan buatan akan meningkatkan Keupayaan untuk menghargai telah meningkat sepanjang tahun lalu.

Ini akan diterjemahkan kepada pelaburan yang besar dalam kecerdasan buatan. Perbelanjaan untuk perisian AI akan berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun (CAGR) sebanyak 29% dan mencapai perbelanjaan $13.8 bilion pada 2027, terikat untuk sektor yang paling pesat berkembang, menurut Omdia.

Lima Kes Penggunaan IT Penjagaan Kesihatan Terbaik

Analisis imej perubatan ialah kes penggunaan kecerdasan buatan yang paling popular. Dengan pertumbuhan tahunan sebanyak 26%, ia akan mengekalkan bahagian perbelanjaan terbesar, mencapai $2.6 bilion dalam perbelanjaan perisian AI pada 2027.

Sementara itu, ramalan Omdia menunjukkan bahawa penemuan dadah akan menjadi kes penggunaan yang paling pesat berkembang menjelang 2027, dengan perbelanjaan AI mencecah $2 bilion dan CAGR sebanyak 33%.

Kes penggunaan utama lain ialah pembantu maya seperti chatbot dalam talian dan pemprosesan dokumen pintar, yang kedua-duanya mempunyai CAGR sebanyak 27%. Perbelanjaan AI untuk pembantu maya dijangka mencecah hampir $1.7 bilion pada 2027, manakala pemprosesan dokumen pintar (seperti pemprosesan tuntutan) dijangka mencecah $1 bilion.

Nasihat perubatan – melalui alat seperti sokongan keputusan klinikal – melengkapkan lima kes penggunaan teratas dengan CAGR sebanyak 28% dan $900 juta dalam perbelanjaan AI pada 2027.

Merevolusikan penemuan ubat

Brosnan berkata bahawa kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk mempercepatkan penemuan dan proses pembangunan ubat dan mengurangkan kosnya Pada tahun 2023, industri farmaseutikal akan terus memajukan penemuan ubat kecerdasan buatan.

Proses penemuan dan pembangunan ubat tradisional pada masa ini mengambil masa kira-kira $1 bilion dan 10 tahun untuk membawa ubat baharu ke pasaran. Beliau berkata ini melibatkan mensintesis lebih daripada 5,000 molekul untuk memajukan calon ke dalam ujian klinikal.

Tetapi dengan kecerdasan buatan, pembuat ubat boleh mengurangkan bilangan molekul yang mereka perlu buat secara fizikal dengan melakukan pengeluaran "pada komputer," bermakna mereka boleh melakukannya secara maya, katanya.

Brosnan berkata ini mengurangkan bilangan molekul yang perlu mereka sintesis secara fizikal kepada 250, yang menjimatkan wang dan memendekkan masa untuk memasarkan. Saluran paip calon ubat pertama AI sangat kukuh, dengan 18 calon ubat memasuki ujian klinikal pada 2022. Pada tahun 2020, jumlah itu adalah sifar.

"Penemuan dadah peringkat awal mengambil masa berbulan-bulan malah bertahun-tahun," katanya.

Teknologi baru muncul boleh melatih model AI penjagaan kesihatan dengan lebih baik

Pembelajaran bersekutu, atau pembelajaran berkumpulan, ialah teknologi baru muncul yang akan membolehkan penyedia penjagaan kesihatan menggunakannya dengan selamat bersama pesakit, kata Brosnan data untuk melatih AI dengan lebih baik model dan akan mendapat daya tarikan yang lebih besar pada tahun 2023.

Untuk mengurangkan berat sebelah, adalah penting untuk melatih model AI terhadap set data yang besar. Tetapi untuk melakukan itu, banyak organisasi penjagaan kesihatan ingin berkongsi data supaya mereka boleh membina set data yang lebih komprehensif untuk melatih model AI.

Secara tradisinya, mereka perlu memindahkan data ke repositori pusat. Walau bagaimanapun, dengan pembelajaran bersekutu atau berkumpulan, data tidak perlu bergerak. Sebaliknya, katanya, model AI pergi ke setiap kemudahan penjagaan kesihatan individu dan dilatih mengenai data. Dengan cara ini, penyedia penjagaan kesihatan boleh mengekalkan keselamatan dan tadbir urus data mereka.

"Dengan pembelajaran bersekutu atau swarm, data tidak perlu meninggalkan institusi sumber, tetapi model AI bergerak ke data," kata Brosnan. Pembelajaran bersekutu menggunakan orkestra berpusat, manakala pembelajaran swarm lebih teragih dan tidak menggunakan orkestra berpusat.

Teknologi ini sedang menjalani pembuktian konsep. Pada 2021, syarikat farmaseutikal utama Sanofi melabur $180 juta dalam sebuah syarikat pembelajaran bersekutu yang memfokuskan penjagaan kesihatan.

"Ini adalah teknologi baru muncul dan kita akan melihat peningkatannya pada 2023 dan 2024," katanya.

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

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:51cto.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam