Forvandling af sundhedsindustrien med kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) revolutionerer forskellige industrier, og sundhedspleje er ingen undtagelse. AI har potentialet til at forbedre patientbehandlingen, strømline medicinske processer og reducere omkostningerne. I denne artikel vil du se, hvordan kunstig intelligens anvendes i sundhedsvæsenet, og du vil forstå virkningen af ​​AI på denne industri.

Medicinsk diagnose med kunstig intelligens

AI-drevne diagnostiske værktøjer kan analysere medicinske billeder, patientdata og kliniske noter for at hjælpe sundhedspersonale med at diagnosticere sygdomme mere præcist og hurtigere.

I radiologi

AI-algoritmer kan behandle og analysere medicinsk billeddannelsesdata, såsom røntgenstråler, CT-scanninger og MR-scanninger, for at opdage anomalier og mønstre, der indikerer sygdomme som kræft eller kardiovaskulære tilstande. Ifølge en undersøgelse offentliggjort i Nature Medicine opnåede en AI-algoritme udviklet af Google en nøjagtighedsrate på 94,5 % ved påvisning af brystkræft i mammografi, hvilket overgik de menneskelige radiologer, der havde en nøjagtighedsgrad på 88,0 % (McKinney et al., 2020).

I patologi

AI-drevne patologisystemer kan analysere vævsprøver og identificere kræftceller, strømline den diagnostiske proces og reducere menneskelige fejl. For eksempel bruger den FDA-godkendte Paige.AI-platform AI-algoritmer til at detektere prostatacancer i patologiske dias med en rapporteret nøjagtighed på 98 % (Bulten et al., 2020).

I oftalmologi

Kunstige intelligenssystemer kan analysere nethindebilleder for at opdage tidlige tegn på diabetisk retinopati og aldersrelateret makuladegeneration. I en undersøgelse offentliggjort i JAMA opnåede en AI-algoritme udviklet af Google en sensitivitet på 97,5 % og en specificitet på 93,4 % til at påvise diabetisk retinopati (Gulshan et al., 2016).

Opdagelse og udvikling af lægemidler med kunstig intelligens

AI kan betydeligt reducere tiden og omkostningerne forbundet med lægemiddelopdagelse og -udvikling ved at analysere store datasæt, forudsige lægemiddeleffektivitet og optimere design af kliniske forsøg.

I lægemiddelopdagelse

AI-algoritmer kan analysere enorme mængder af kemiske og biologiske data for at identificere potentielle lægemiddelkandidater, forudsige deres effektivitet og optimere deres kemiske strukturer. Atomwise, et AI-drevet lægemiddelopdagelsesfirma, bruger deep learning-algoritmer til at forudsige små molekylers bindingsaffinitet til målproteiner. I 2020 annoncerede Atomwise et samarbejde med Hansoh Pharma om at opdage og udvikle nye lægemiddelkandidater med en potentiel aftaleværdi på op til $1,5 milliarder.

I kliniske forsøg

AI kan optimere design af kliniske forsøg, patientrekruttering og overvågning, reducere omkostninger og forbedre forsøgsresultater. For eksempel bruger Deep 6 AI, en accelerationsplatform for kliniske forsøg, AI til at matche kvalificerede patienter med passende kliniske forsøg, hvilket reducerer patientrekrutteringsprocessen fra måneder til minutter.

Kunstig intelligens i personlig medicin

AI kan analysere genomiske data, livsstilsfaktorer og sygehistorie for at levere personlige behandlingsplaner og optimere patientbehandlingen.

I genomik

AI-algoritmer kan behandle og analysere genomiske data for at identificere sygdomsfremkaldende mutationer, hvilket muliggør udvikling af målrettede terapier. I 2019 viste en undersøgelse offentliggjort i Nature, at en AI-algoritme kaldet DeepVariant, udviklet af Google, nøjagtigt kunne identificere genetiske varianter i det menneskelige genom med en præcisionsrate på over 99,9 % (Poplin et al., 2018).

I præcision onkologi

AI-drevne platforme som IBM Watson for Oncology kan analysere patientdata, herunder genetiske mutationer, for at anbefale personlige behandlingsplaner til cancerpatienter. I en undersøgelse offentliggjort i The Oncologist gav Watson for Oncology behandlingsanbefalinger, der var i overensstemmelse med et multidisciplinært tumorpanel i 93 % af tilfældene (Somashekhar et al., 2018).

AI-drevet medicinsk udstyr og wearables

AI-aktiveret medicinsk udstyr og wearables kan overvåge patienters helbred, give feedback i realtid og advare sundhedspersonale om potentielle problemer.

Kontinuerlig glukoseovervågning

AI-drevne kontinuerlige glukosemonitoreringsenheder, såsom Dexcom G6, kan spore blodsukkerniveauer i realtid for patienter med diabetes, hvilket giver personlig indsigt og advarer brugere om potentielle hypoglykæmiske eller hyperglykæmiske hændelser. Ifølge en undersøgelse offentliggjort i Diabetes Technology & Therapeutics opnåede Dexcom G6 en gennemsnitlig absolut relativ forskel (MARD) på 9,0 % sammenlignet med referenceværdier, hvilket viser dens nøjagtighed ved måling af blodsukkerniveauer (Šoupal et al., 2020).

Fjernovervågning af patienten

AI-drevne fjernpatientovervågningssystemer kan spore patienters vitale tegn og opdage tidlige tegn på forringelse, hvilket giver sundhedspersonale mulighed for at gribe ind med det samme. For eksempel overvåger den FDA-godkendte Current Health-bærbare enhed patienternes vitale tegn, såsom hjertefrekvens, respirationsfrekvens og iltmætning, og bruger AI-algoritmer til at forudsige risikoen for uønskede hændelser.

Kunstig intelligens i sundhedsadministration

Kunstig intelligens kan optimere sundhedsadministrationsprocesser, såsom patientplanlægning, fakturering og ressourceallokering, reducere omkostninger og forbedre driftseffektiviteten.

Patientplanlægning

AI-drevne planlægningssystemer kan forudsige udeblivelser hos patienter, optimere aftaletidsrum og reducere ventetider. For eksempel bruger den AI-drevne platform Zocdoc maskinlæringsalgoritmer til at forudsige sandsynligheden for udeblivelser fra patienter, hvilket giver sundhedsudbydere mulighed for at overbooke aftaler og reducere ledig tid.

Fakturering og indtægtscyklusstyring

AI-algoritmer kan analysere faktureringsdata, identificere kodningsfejl og optimere indtægtscyklusstyringen, reducere afvisninger af krav og forbedre den økonomiske ydeevne. Virksomheder som Olive AI tilbyder AI-drevne løsninger til automatisering af indtægtscyklusstyring med rapporterede forbedringer i kravnøjagtighed og indtægtsfangst.

Konklusion

Kunstig intelligens transformerer sundhedsindustrien ved at forbedre diagnostik, personalisere behandlinger, fremskynde opdagelse af lægemidler og forbedre patientovervågning og -pleje. AI-drevne teknologier optimerer ikke kun sundhedsadministration og -drift, men giver også omkostningseffektive og effektive løsninger til patienter og sundhedsudbydere. Efterhånden som kunstig intelligens fortsætter med at udvikle sig og integreres i sundhedssystemer, vil dets potentiale til at revolutionere patientbehandling og resultater kun vokse, hvilket giver betydelige fordele for både det medicinske samfund og patienter.