Tekoäly (AI) mullistaa useita toimialoja, eikä terveydenhuolto ole poikkeus. Tekoälyllä on potentiaalia parantaa potilaiden hoitoa, virtaviivaistaa lääketieteellisiä prosesseja ja vähentää kustannuksia. Tässä artikkelissa näet, kuinka tekoälyä sovelletaan terveydenhuollossa, ja ymmärrät tekoälyn vaikutuksen tälle alalle.
Lääketieteellinen diagnoosi tekoälyllä
Tekoälyllä toimivat diagnostiikkatyökalut voivat analysoida lääketieteellisiä kuvia, potilastietoja ja kliinisiä muistiinpanoja auttaakseen terveydenhuollon ammattilaisia diagnosoimaan sairaudet tarkemmin ja nopeammin.
Radiologiassa
Tekoälyalgoritmit voivat käsitellä ja analysoida lääketieteellisiä kuvantamistietoja, kuten röntgensäteitä, CT-skannauksia ja MRI-skannauksia, havaitakseen poikkeavuuksia ja kuvioita, jotka viittaavat sairauksiin, kuten syöpään tai sydän- ja verisuonisairauksiin. Nature Medicine -lehdessä julkaistun tutkimuksen mukaan Googlen kehittämä tekoälyalgoritmi saavutti 94,5 %:n tarkkuuden rintasyövän havaitsemisessa mammografiassa, mikä on parempi kuin ihmisradiologit, joiden tarkkuus oli 88,0 % (McKinney et al., 2020).
Patologiassa
Tekoälyllä toimivat patologiset järjestelmät voivat analysoida kudosnäytteitä ja tunnistaa syöpäsoluja, mikä virtaviivaistaa diagnoosiprosessia ja vähentää inhimillisiä virheitä. Esimerkiksi FDA:n hyväksymä Paige.AI-alusta käyttää tekoälyalgoritmeja havaitakseen eturauhassyövän patologisista dioista raportoidulla 98 %:n tarkkuudella (Bulten et al., 2020).
Oftalmologiassa
Tekoälyjärjestelmät voivat analysoida verkkokalvon kuvia havaitakseen varhaisia merkkejä diabeettisesta retinopatiasta ja ikään liittyvästä silmänpohjan rappeutumisesta. JAMAssa julkaistussa tutkimuksessa Googlen kehittämä tekoälyalgoritmi saavutti diabeettisen retinopatian havaitsemisessa 97,5 %:n herkkyyden ja 93,4 %:n spesifisyyden (Gulshan et al., 2016).
Lääkekehitys ja -kehitys tekoälyn avulla
Tekoäly voi vähentää merkittävästi lääkekehitykseen ja -kehitykseen liittyvää aikaa ja kustannuksia analysoimalla suuria tietojoukkoja, ennustamalla lääkkeiden tehokkuutta ja optimoimalla kliinisten tutkimusten suunnittelua.
Lääkkeiden löytämisessä
Tekoälyalgoritmit voivat analysoida valtavia määriä kemiallista ja biologista dataa tunnistaakseen mahdollisia lääkekandidaatteja, ennustaakseen niiden tehokkuutta ja optimoidakseen niiden kemiallisia rakenteita. Atomwise, tekoälyyn perustuva lääkekehitysyritys, käyttää syväoppimisalgoritmeja ennustaakseen pienten molekyylien sitoutumisaffiniteetin kohdeproteiineihin. Vuonna 2020 Atomwise ilmoitti yhteistyöstä Hansoh Pharman kanssa löytääkseen ja kehittääkseen uusia lääkekandidaatteja, joiden potentiaalinen kaupan arvo on jopa 1,5 miljardia dollaria.
Kliinisissä tutkimuksissa
Tekoäly voi optimoida kliinisten tutkimusten suunnittelun, potilaiden rekrytoinnin ja seurannan, mikä vähentää kustannuksia ja parantaa tutkimustuloksia. Esimerkiksi Deep 6 AI, kliinisten kokeiden kiihdytysalusta, käyttää tekoälyä soveltuvien potilaiden yhdistämiseen sopiviin kliinisiin tutkimuksiin, mikä vähentää potilaiden rekrytointiprosessia kuukausista minuutteihin.
Tekoäly henkilökohtaisessa lääketieteessä
Tekoäly voi analysoida genomitietoja, elämäntapatekijöitä ja sairaushistoriaa tarjotakseen yksilöllisiä hoitosuunnitelmia ja optimoidakseen potilaiden hoidon.
Genomiikassa
Tekoälyalgoritmit voivat käsitellä ja analysoida genomitietoja tunnistaakseen sairauksia aiheuttavia mutaatioita, mikä mahdollistaa kohdennettujen hoitojen kehittämisen. Vuonna 2019 Nature-lehdessä julkaistu tutkimus osoitti, että Googlen kehittämä DeepVariant-niminen tekoälyalgoritmi pystyi tunnistamaan tarkasti ihmisen genomin geneettiset variantit yli 99,9 prosentin tarkkuudella (Poplin et al., 2018).
Tarkkuusonkologiassa
Tekoälyyn perustuvat alustat, kuten IBM Watson for Oncology, voivat analysoida potilastietoja, mukaan lukien geneettisiä mutaatioita, ja suositella yksilöllisiä hoitosuunnitelmia syöpäpotilaille. The Oncologist -lehdessä julkaistussa tutkimuksessa Watson for Oncology tarjosi hoitosuosituksia, jotka olivat yhdenmukaisia monitieteisen kasvainlautakunnan kanssa 93 prosentissa tapauksista (Somashekhar et al., 2018).
Tekoälyllä toimivat lääketieteelliset laitteet ja puettavat laitteet
Tekoälyä tukevat lääketieteelliset laitteet ja puettavat laitteet voivat seurata potilaiden terveyttä, antaa reaaliaikaista palautetta ja varoittaa terveydenhuollon ammattilaisia mahdollisista ongelmista.
Jatkuva glukoosin seuranta
Tekoälykäyttöiset jatkuvat glukoosimittauslaitteet, kuten Dexcom G6, voivat seurata diabetespotilaiden verensokeritasoja reaaliajassa, tarjota henkilökohtaisia näkemyksiä ja varoittaa käyttäjiä mahdollisista hypoglykeemisistä tai hyperglykeemisistä tapahtumista. Diabetes Technology & Therapeutics -lehdessä julkaistun tutkimuksen mukaan Dexcom G6 saavutti 9,0 %:n keskimääräisen absoluuttisen suhteellisen eron (MARD) vertailuarvoihin verrattuna, mikä osoittaa sen tarkkuuden veren glukoositason mittauksessa (Šoupal et al., 2020).
Potilaan etävalvonta
Tekoälypohjaiset potilasvalvontajärjestelmät voivat seurata potilaiden elintoimintoja ja havaita varhaisia merkkejä heikentymisestä, jolloin terveydenhuollon ammattilaiset voivat puuttua asiaan nopeasti. Esimerkiksi FDA:n hyväksymä Current Health puettava laite tarkkailee potilaiden elintoimintoja, kuten sykettä, hengitystiheyttä ja happisaturaatiota, ja käyttää tekoälyalgoritmeja ennakoimaan haittatapahtumien riskiä.
Tekoäly terveydenhuollon hallinnossa
Tekoäly voi optimoida terveydenhuollon hallintoprosesseja, kuten potilaiden ajoitusta, laskutusta ja resurssien kohdentamista, mikä vähentää kustannuksia ja parantaa toiminnan tehokkuutta.
Potilasaikataulu
Tekoälykäyttöiset aikataulujärjestelmät voivat ennustaa potilaiden poissaolot, optimoida tapaamisajat ja lyhentää odotusaikoja. Esimerkiksi tekoälyyn perustuva Zocdoc-alusta käyttää koneoppimisalgoritmeja ennustamaan potilaiden saapumatta jättämisen todennäköisyyttä, jolloin terveydenhuollon tarjoajat voivat yli varata aikoja ja vähentää joutoaikaa.
Laskutuksen ja tulojen hallinta
Tekoälyalgoritmit voivat analysoida laskutustietoja, tunnistaa koodausvirheet ja optimoida tulojakson hallinnan, mikä vähentää korvausvaatimusten epäämistä ja parantaa taloudellista suorituskykyä. Olive AI:n kaltaiset yritykset tarjoavat tekoälyyn perustuvia ratkaisuja tulosyklin hallinnan automatisoimiseen ja raportoidut parannukset vaatimuksen tarkkuuteen ja tulojen keräämiseen.
Johtopäätös
Tekoäly muuttaa terveydenhuoltoalaa parantamalla diagnostiikkaa, personoimalla hoitoja, nopeuttamalla lääkkeiden löytämistä sekä tehostamalla potilaiden seurantaa ja hoitoa. Tekoälypohjaiset teknologiat eivät ainoastaan optimoi terveydenhuollon hallintoa ja toimintaa, vaan tarjoavat myös kustannustehokkaita ja tehokkaita ratkaisuja potilaille ja terveydenhuollon tarjoajille. Tekoälyn edistyessä ja integroituessa terveydenhuoltojärjestelmiin sen potentiaali mullistaa potilaiden hoitoa ja tuloksia vain kasvaa ja tarjoaa merkittäviä etuja lääketieteelliselle yhteisölle ja potilaille.
