Jak sztuczna inteligencja może pomóc pracownikom służby zdrowia osiągać lepsze wyniki: korzyści i historie sukcesu
Opublikowany: 2023-05-27
W porównaniu z innymi branżami wdrażanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest raczej powolne. Nie jest to zaskakujące: dane dotyczące opieki zdrowotnej są bardzo złożone, często nieustrukturyzowane i ściśle chronione przepisami dotyczącymi prywatności, co utrudnia opracowanie odpowiednich rozwiązań AI i odpowiednie ich przeszkolenie.
Co więcej, branża opieki zdrowotnej zawsze była stosunkowo konserwatywna i nie bez powodu. Pracownicy służby zdrowia są odpowiedzialni za dobre samopoczucie i życie swoich pacjentów, dlatego są niezwykle ostrożni w kwestii zagrożeń związanych z nowymi technologiami.
Mimo to wdrażanie sztucznej inteligencji w służbie zdrowia stopniowo przyspiesza, a technologia staje się coraz bardziej zaawansowana i lepiej dostosowana do barier związanych z udostępnianiem danych w branży. W 2022 roku globalna technologia sztucznej inteligencji na rynku opieki zdrowotnej została wyceniona na 15,4 miliarda dolarów. Oczekuje się, że w latach 2023-2030 będzie rosnąć w tempie skumulowanej rocznej stopy wzrostu (CAGR) wynoszącej 37,5%.
W tym artykule omawiamy najbardziej wpływowe korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, badamy różne rodzaje technologii sztucznej inteligencji stosowanych w branży i dzielimy się historiami sukcesu pracowników służby zdrowia, którzy już je przyjęli.
Korzyści technologii AI w opiece zdrowotnej
Sztuczna inteligencja sama w sobie jest dość niejasnym terminem, a pod jej parasolem mieści się wiele powiązanych ze sobą technologii. Zanim więc przejdziemy do zalet integracji sztucznej inteligencji z systemami opieki zdrowotnej, ustalmy, które technologie są dokładnie wykorzystywane w tym sektorze.
Najczęściej placówki służby zdrowia i usługi z zakresu technologii medycznych wykorzystują uczenie maszynowe, w szczególności uczenie głębokie, do szkolenia algorytmów AI w oparciu o dane dotyczące zdrowia i przygotowywania ich do wykonywania różnych zadań.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest również szeroko stosowane w opiece zdrowotnej do rozumienia ludzkiego języka, a tym samym do szkolenia systemów opartych na sztucznej inteligencji w zakresie interpretacji dokumentacji, raportów i tak dalej. Wreszcie, zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) służy do usprawnienia procesów administracyjnych i klinicznych.
Dlaczego więc warto poznać te technologie, jeśli pracujesz w branży? Te trzy najważniejsze zalety sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej pomogą Ci to zrozumieć.
Poprawiona dokładność diagnostyczna
Według badań Agencji ds. Badań i Jakości Opieki Zdrowotnej z 2022 r. w samych Stanach Zjednoczonych popełnia się rocznie 7,4 miliona błędów błędnej diagnozy. W 2,6 miliona z tych przypadków pacjenci doznają szkód, którym można było zapobiec. Dodatkowe 370 000 błędów prowadzi do trwałego kalectwa lub śmierci.
Tak alarmujące statystyki dowodzą, żebłędna diagnoza jest jednym z najpilniejszych problemów współczesnej opieki zdrowotnej, a sztuczna inteligencja może być główną częścią rozwiązania.
Błędne diagnozy często zdarzają się z powodu braku historii medycznej pacjenta lub po prostu zbyt dużego obciążenia pracowników służby zdrowia licznymi pacjentami pod ich opieką. Technologia sztucznej inteligencji może analizować lata dokumentacji medycznej i znajdować odpowiednie informacje na podstawie przypadku znacznie szybciej niż ludzie.
Co więcej, niektóre rozwiązania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej są w stanie wcześnie wykrywać choroby zagrażające życiu, przewidywać prawdopodobieństwo pewnych wyników leczenia pacjenta, a tym samym pomagać lekarzom w szybszym i wydajniejszym tworzeniu dokładnych planów leczenia.
Spersonalizowana opieka nad pacjentem
Jedną z największych zalet sztucznej inteligencji w służbie zdrowia jest szybka wymiana informacji między pracownikami służby zdrowia. Rozwiązania AI mogą skutecznie monitorować i analizować dane pacjentów, w tym dane dotyczące historii medycznej i stylu życia pacjenta, uwalniając w ten sposób czas lekarzy na tworzenie spersonalizowanych planów leczenia.
Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana w medycynie precyzyjnej, co oznacza, że jej algorytmy mogą analizować dane genomiczne pacjenta w celu identyfikacji mutacji genetycznych lub biomarkerów, a tym samym przewidywania odpowiedzi na określone terapie. Może to pomóc podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną dostosować plany leczenia do indywidualnych pacjentów i poprawić wyniki leczenia.
Ponadto rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w połączeniu z IoT (czujniki, urządzenia do noszenia itp.) pomagają pracownikom służby zdrowia usprawnić monitorowanie pacjentów w czasie rzeczywistym poprzez wysyłanie alertów w przypadku jakichkolwiek zmian lub problemów.
Ten ostatni wpływ na spersonalizowaną opiekę jest mniej oczywisty, ale technologia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest wykorzystywana do analizowania pacjentów z podobnymi objawami lub diagnozami, aby lepiej zrozumieć korelacje i wzorce schorzeń.
Oprócz lepszych reakcji medycznych umożliwia to lekarzom prowadzenie świadomych i szczegółowych rozmów z pacjentami na temat natury ich schorzeń, a tym samym budowanie lepszych, godnych zaufania relacji pacjent-lekarz, co jest niezwykle ważne dla komfortu emocjonalnego pacjenta.
Oszczędność kosztów
Najbardziej ewidentną korzyścią finansową wynikającą z zastosowania sztucznej inteligencji w szpitalach jest prawdopodobnie automatyzacja zadań administracyjnych. Nie wymaga tak kosztownych inwestycji, jak technologie robotyki, ale nadal pomaga ukierunkować czas i zasoby lekarzy na opiekę nad pacjentem, co prowadzi do lepszych wyników pacjentów i zwiększonych dochodów. Jednak to nie wszystko.
Błędne diagnozy, niewłaściwa opieka nad pacjentem i nieefektywne wykorzystanie zasobów kosztują podmioty świadczące opiekę zdrowotną pieniądze .Według raportu dotyczącego roszczeń z tytułu błędów w sztuce wśród amerykańskich lekarzy w latach 1992-2014, średnie odszkodowanie za takie roszczenia wynosi około 329 565 USD.
Jak ustaliliśmy wcześniej, sztuczna inteligencja w medycynie pomaga lekarzom w tworzeniu dokładniejszych i skuteczniejszych planów leczenia, co prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów i zmniejszenia ryzyka błędnej diagnozy, błędów w sztuce lekarskiej oraz niższych kosztów odszkodowań.
Przykłady sztucznej inteligencji w służbie zdrowia
Obecnie istnieje tak wiele rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dla branży medycznej, że naprawdę trudno jest wyróżnić tylko pięć z nich. Wybraliśmy jednak najczęściej dyskutowane opcje, z których wszystkie różnią się pod względem budżetu potrzebnego do wdrożenia, ale mimo to są warte zbadania.
Automatyzacja zadań administracyjnych i przepływu pracy
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji można wykorzystać do usprawnienia zadań administracyjnych związanych z niemal każdym aspektem działalności organizacji opieki zdrowotnej. Zaledwie kilka przykładów obejmujeautomatyzację planowania wizyt za pomocą chatbotów, rozliczeń medycznych, segregacji pacjentów, zarządzania zapasami i zarządzania EHR.
Aby podać bardziej wyraźny przykład, przeanalizujmy przykład segregacji pacjentów. Po otrzymaniu danych pacjenta narzędzie AI może przeanalizować jego objawy i wcześniejszą historię medyczną, aby określić ciężkość jego stanu i poziom pilności opieki zdrowotnej. W ten sposób pacjenci w stanie krytycznym mogą zostać oznaczeni jako pacjenci o wysokim priorytecie i otrzymać potrzebną im opiekę wcześniej niż pacjenci w stanie niekrytycznym.
Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana doautomatyzacji transkrypcji medycznej , co pozwala pracownikom służby zdrowia poświęcić więcej czasu na bezpośrednią opiekę nad pacjentem, a tym samym poprawić wyniki i satysfakcję pacjentów.
Systemy wspomagania decyzji klinicznych
CDSS to złożone systemy oprogramowania, które pomagają pracownikom służby zdrowia w podejmowaniu decyzji poprzez analizę informacji o pacjencie i opracowywanie zaleceń dotyczących leczenia opartych na dowodach. Takie systemy są zwykle oparte na wielu technologiach, w tym systemach opartych na wiedzy, algorytmach ML i systemach NLP.
Dla przykładu,DXplain to CDSS opracowany przez Massachusetts General Hospital, aby pomóc pracownikom służby zdrowia w stawianiu trafnych diagnoz.System porównuje dane pacjenta ze swoją wiedzą medyczną, tworząc listę potencjalnych diagnoz, zalecenia dodatkowych badań lekarskich i odpowiednie plany leczenia.
Wirtualni asystenci pielęgniarscy
Od maja 2023 r. jedna trzecia pielęgniarek w USA planuje rzucić pracę. To naturalnie doprowadzi do jeszcze większegoniedoboru pielęgniarek , z którym boryka się branża od czasu pandemii.Wirtualni asystenci pielęgniarscy, którzy często łączą technologie takie jak ML, NLP, wizja komputerowa i funkcjonalność przetwarzania danych, mogą być właściwym rozwiązaniem tego wyzwania.
To narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, zazwyczaj aplikacja, może komunikować się z pacjentami za pośrednictwem chatbotów opartych na NLP, uzyskiwać informacje na temat objawów i zapewniać wskazówki dotyczące strategii leczenia, zwłaszcza w przypadku chorób przewlekłych.
Takie aplikacje mogą również zdalnie monitorować stan pacjenta, sprawdzać przestrzeganie planu leczenia i ostrzegać pracownika służby zdrowia, gdy wymagana jest bezpośrednia opieka. Oprócz zmniejszenia ekstremalnego obciążenia pracą, z jakim muszą zmagać się pracownicy służby zdrowia, wirtualni asystenci pielęgniarscy mogą pracować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i pomagać placówkom opieki zdrowotnej w obniżaniu kosztów przy jednoczesnej poprawie wyników leczenia pacjentów.
Jednym z doskonałych przykładów tej technologii jestCare Angel .Tego wirtualnego asystenta pielęgniarskiego można podłączyć do urządzenia obsługującego głos, takiego jak Amazon Echo lub Google Home, aby wchodzić w interakcje z pacjentami z chorobami przewlekłymi, a tym samym poprawiać jakość opieki.
Oprócz wsparcia pacjentów i ich opiekunów, asystent zbiera cenne dane i spostrzeżenia dla pracowników służby zdrowia i pomaga im zwiększyć skuteczność ich planów opieki.
Analiza obrazowania medycznego
Bez względu na to, jak wykwalifikowany jest lekarz, zawsze istniejeryzyko błędu ludzkiego podczas odczytywania skanów pacjentów.Co więcej, niektóre objawy są po prostu zbyt małe, aby mogły zostać zauważone przez ludzkie oko, dlatego warto zasięgnąć drugiej opinii od narzędzi AI ipoprawić dokładność diagnostyki .
Na przykład kilka lat temu firma Fujifilm SonoSite opracowała oparty na sztucznej inteligencji system ultrasonograficzny o nazwie SonoSite Synchronicity .Wykorzystuje modele głębokiego uczenia się do analizy obrazów ultrasonograficznych w czasie rzeczywistym, zapewnia pomiary różnych struktur anatomicznych i pomaga pracownikom służby zdrowia stawiać dokładniejsze diagnozy.
Firma nieustannie udoskonala i unowocześnia produkt, aby sprostać potrzebom lekarzy pracujących na pierwszej linii medycyny.
Oprócz ulepszonej diagnostyki algorytmy sztucznej inteligencji mogą identyfikować wzorce na różnych obrazach medycznych, pomagać lekarzom przewidywać reakcję pacjenta na leczenie i dostarczać innych cennych informacji na temat natury niektórych schorzeń.
Chirurgia robotyczna wspomagana sztuczną inteligencją
[Źródło: ohcare.com]
Powodem, dla którego placówki służby zdrowia przyjmują tę technologię, jest fakt, że robotyka wzmocniona sztuczną inteligencją jest po prostu bardziej precyzyjna w porównaniu z tradycyjnymi praktykami chirurgicznymi.
Roboty napędzane sztuczną inteligencją można zaprogramować i wyszkolić do wykonywania idealnie precyzyjnych ruchów, co jest szczególnie przydatne podczas przeprowadzania niebezpiecznych operacji, np. neurologicznych. Na przykładtechnika chirurgiczna da Vinci jest często wykorzystywana do wykonywania zabiegów minimalnie inwazyjnych, takich jak chirurgia laparoskopowa.
Nawiasem mówiąc, nie wyklucza to ludzkich chirurgów z procesu. W rzeczywistości system obejmuje ramię robota wyposażone w narzędzia chirurgiczne i kamerę, które jest całkowicie kontrolowane przez chirurga obsługującego konsolę.
Ogólnie rzecz biorąc, podejście do chirurgii robotycznej wspomaganej sztuczną inteligencją zmniejsza ryzyko błędu ludzkiego , poprawia bezpieczeństwo, a w niektórych przypadkach nawetprowadzi do szybszego powrotu do zdrowia, ponieważ chirurgia robotyczna jest zazwyczaj minimalnie inwazyjna.
Prawdziwe historie sukcesu wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
Ze względu na liczne wyzwania związane ze sztuczną inteligencją związane z bezpieczeństwem danych, uprzedzeniami i brakiem przejrzystości, sektor opieki zdrowotnej był niezwykle ostrożny w przyjmowaniu sztucznej inteligencji. Jednak w miarę jak technologie stają się coraz bardziej zaawansowane i dostosowane do konkretnych branż, coraz więcej placówek opieki zdrowotnej wykorzystuje sztuczną inteligencję w celu poprawy wyników leczenia.
Ototrzy inspirujące historie placówek medycznych i firm z branży technologii medycznych, które z powodzeniem wykorzystują sztuczną inteligencję z korzyścią dla pacjentów.
Węgierskie kliniki wykorzystują sztuczną inteligencję do wykrywania raka piersi
Jak w przypadku każdej choroby, im wcześniej wykryty zostanie rak piersi, tym większe szanse na wyzdrowienie pacjentki. Jednak, jak szacuje US National Cancer Institute, około 20 procent przypadków raka piersi jest pomijanych podczas przesiewowych mammografii. Oczywiście wywiera to jeszcze większą presję na lekarzy, zwłaszcza radiologów, którzy są zalewani pacjentami. I po raz kolejny AI może przyjść na ratunek.
W 2021 roku pięć szpitali i klinik na Węgrzech, które każdego roku przeprowadzają ponad 35 000 badań przesiewowych, wdrożyło systemy sztucznej inteligencji, aby pomóc w wykrywaniu objawów raka piersi, które mogły zostać przeoczone.
System badań przesiewowych został opracowany przez Kheiron Medical Technologies , firmę zajmującą się oprogramowaniem AI.Twórcy przekazali AI miliony mammogramów i zaangażowali radiologów do nauczenia algorytmu wykrywania narośli nowotworowych poprzez analizę kształtów, lokalizacji i gęstości.
Po przetestowaniu modelu na ponad 275 000 przypadków raka piersi firma stwierdziła, że technologia sztucznej inteligencji może wykrywać raka co najmniej tak dobrze, jak lekarze jako drugi czytnik skanów. Co więcej, dodatkowe testy wykazały, że sztuczna inteligencja zidentyfikowała więcej nowotworów złośliwych niż ludzie, zwiększając wskaźnik wykrywalności o 13%.
Od 2021 r. i od marca 2023 r. w pięciu ośrodkach MaMMa Klinika na Węgrzech korzystających z sztucznej inteligencji potwierdzono 22 przypadki wykrywania raka przez sztuczną inteligencję, które przeoczyli radiologowie, a więcej przypadków jest w trakcie przeglądu.
W rozmowie z The New York Times dr Andras Vadaszy, dyrektor sieci klinik, mówi: „Jeśli ten proces uratuje jedno lub dwa życia, będzie warto”.
Duńska firma pomaga dyspozytorom 911
Jeśli osoba traci przytomność w wyniku nagłego zatrzymania krążenia (NZK), jej szanse na przeżycie spadają o 10% co 60 sekund bez reanimacji lub defibrylacji. Dlatego tak ważne jest, aby nie czekać na przybycie ZRM, tylko niezwłocznie udzielić niezbędnej pomocy na polecenie dyspozytora. Pytanie brzmi: w jaki sposób można rozpoznać SCA przez telefon?
Ten problem zapoczątkował powstanieCorti AI , programu stworzonego przez duńską firmę Corti SA, który zmienił konsultacje pacjentów za pomocą sztucznej inteligencji.
Początkowo wykorzystywał uczenie maszynowe do analizy słów rozmówcy i szumu na linii. Algorytm został przetestowany na ponad 150 000 połączeń. W rezultacie oprogramowanie poprawnie wykryło zatrzymanie akcji serca w 93% przypadków, w porównaniu do 73% wyników pokazanych przez dyspozytorów. Co więcej, program doszedł do tego wniosku o ponad 30 sekund szybciej. Dzięki temu dyspozytorzy byli w stanie szybko przeprowadzić dzwoniącego przez prowadzenie resuscytacji.
Po pomyślnym przetestowaniu sztucznej inteligencji Corti SA przeprowadziła zakrojone na szeroką skalę próby z rozmowami na żywo w krajach na całym świecie. Rozpoczęli także prace nad nauczeniem systemu wykrywania innych krytycznych warunków.
W 2021 roku startup zebrał 27 milionów dolarów w ramach finansowania serii A na poprawę konsultacji pacjentów. Obecnie program sztucznej inteligencji nadal pomaga pracownikom służby zdrowia we wspieraniu decyzji w czasie rzeczywistym poprzez słuchanie, transkrypcję, kierowanie i kodowanie wszelkiego rodzaju spotkań z pacjentami.
Szpitale Duke University walczą z sepsą
Według Global Sepsis Alliance sepsa dotyka rocznie od 47 do 50 milionów ludzi, nie tylko w krajach rozwijających się. W Stanach Zjednoczonych każdego roku sepsa prowadzi do większej liczby zgonów niż przedawkowanie opioidów, rak prostaty i rak piersi razem wzięte. Co więcej, prawie jeden na trzech pacjentów, którzy umierają w szpitalu, ma posocznicę, która w 87% przypadków zaczyna się rozwijać, zanim przybędą.
Jednocześnie, chociaż zgonom z powodu sepsy można zapobiec dzięki szybkiej diagnozie, jej wykrycie może być trudne, ponieważ jej objawy są wspólne dla innych chorób. Dlatego w listopadzie 2018 r. oddział ratunkowy Duke University Health System udostępnił pierwszą wersję Sepsis Watch , narzędzia do głębokiego uczenia się, stworzonego, aby pomóc pracownikom służby zdrowia wykryć wczesne objawy choroby.
Wykonanie tego produktu zajęło zespołowi, który zaangażował w ten proces lekarzy i pielęgniarki, 3,5 roku. Przeszkolili model AI z ponad 32 milionami punktów danych z ponad 42 000 przypadków szpitalnych. W rezultacie ta pozornie prosta aplikacja na iPada przegląda dane pacjentów co godzinę, aby określić prawdopodobieństwo wystąpienia u nich sepsy i oznaczać przypadki wysokiego ryzyka.
W kolejnych latach zespół udoskonala i testuje Sepsis Watch na terenie trzech szpitali Duke. Jednym z największych wyzwań związanych z wdrażaniem nowych narzędzi AI nie jest rozwój techniczny, ale integracja społeczna.
Włączenie innowacji do codziennej pracy klinicystów poprzez nowe wytyczne dotyczące komunikacji, materiały szkoleniowe i dostosowanie do polityki w miejscu pracy wymaga ogromnego wysiłku. I chociaż do rozpowszechnienia zegarka Sepsis jest jeszcze długa droga, fakt, że jest on testowany w rzeczywistych warunkach szpitalnych, czyni go bardzo obiecującym projektem.
Przyszłość sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w służbie zdrowia
Przyszłość sztucznej inteligencji w medycynie nie jest trudna do przewidzenia, przynajmniej częściowo. W końcu technologie, o których wspominaliśmy w tym artykule, nie zostały jeszcze powszechnie przyjęte i prawdopodobnie pozostaną z nami, nawet jeśli w bardziej rozwiniętej formie.
Najbardziej obiecujące obszary, w których rozwiązania AI mają być częścią, to medycyna precyzyjna, odkrywanie leków, zdalne leczenie pacjentów, chirurgia robotyczna, analiza obrazowania i wydajniejsze zarządzanie systemami EHR. Innymi słowy, przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej nie ma nic, o czym byście wcześniej nie słyszeli.
Istnieje jednak aspekt adopcji sztucznej inteligencji, który jest pomijany przez wiele organizacji opieki zdrowotnej: nasze podejście do rozwoju i wdrażania systemów AI w opiece zdrowotnej. Oto, co ma do powiedzenia na ten temat dr Gianrico Farrugia, prezes i dyrektor generalny Mayo Clinic , która każdego roku obsługuje ponad 1,4 miliona pacjentów:
„Tradycyjny model rurociągu opiera się na liniowej serii punktów, od wymyślania nowych pomysłów po przekształcanie ich w samodzielne produkty, z których usługodawcy i pacjenci mogą następnie korzystać. Zamiast tego podejście platformowe opiera się na ciągłym ekosystemie współpracy. Musimy zgromadzić dostawców, firmy produkujące urządzenia medyczne, start-upy technologii medycznych, pacjentów i płatników, aby wspólnie tworzyć zintegrowane rozwiązania za pośrednictwem platform cyfrowych – w oparciu o długoterminowe dane pacjentów i algorytmy, które wciąż się uczą”.
Ponadto dr Gianrico Farrugia podkreśla znaczenie ochrony prywatności i bezpieczeństwa wrażliwych danych pacjentów podczas wdrażania technologii sztucznej inteligencji za pomocą federacyjnej infrastruktury danych.
„Zamiast wysyłać dane do modeli sztucznej inteligencji, przenosimy modele sztucznej inteligencji do pozbawionych elementów umożliwiających identyfikację danych, tworząc „szklaną ścianę”, która zapewnia zewnętrznym współpracownikom dostęp do wyników bez opuszczania platformy przez dane.
Oszczędności kosztów, jakie mogą przynieść rozwiązania AI w opiece zdrowotnej
W części dotyczącej korzyści wspomnieliśmy już, że rozwiązania AI mogą pomóc zarówno placówkom opieki zdrowotnej, jak i pacjentom zaoszczędzić pieniądze. Ale o jakich oszczędnościach faktycznie mówimy?
Zgodnie z dokumentem z 2023 r. na temat potencjalnego wpływu sztucznej inteligencji na wydatki na opiekę zdrowotną, szersze zastosowanie sztucznej inteligencji może doprowadzić do oszczędności od 5% do 10% w wydatkach na opiekę zdrowotną w USA. To z grubsza przekłada się na 200 miliardów dolarów do 360 miliardów dolarów rocznie w dolarach 2019 w ciągu najbliższych pięciu lat.
Wspomniane oszczędności kosztów dotyczą szpitali, ubezpieczycieli zdrowotnych i prywatnych płatników. Na przykład szpitale mogłybyzaoszczędzić od 4% do 11% swoich całkowitych kosztów , głównie dzięki optymalizacji operacji administracyjnych i klinicznych opartej na sztucznej inteligencji.Jeśli chodzi o płatników prywatnych, mogliby zaoszczędzić od 7% do 9% swoich całkowitych wydatków.
Istnieją również korzyści finansowe dla szpitali, które są trudniejsze do obliczenia, ale mimo to są niezwykle ważne. Systemy opieki zdrowotnej na całym świecie stoją w obliczu kryzysu, a szpitale ograniczają liczbę kluczowych usług, takich jak opieka szpitalna lub całkowicie się zamykają.
Ponadto wiele placówek służby zdrowia boryka się z niedoborem kadrowym, który pogłębił się w czasie pandemii COVID-19. Rozwiązania AI mogą być dla szpitali i klinik sposobem na automatyzację zadań proceduralnych i uwolnić personel medyczny od skupienia się na leczeniu pacjentów, co ma pierwszorzędne znaczenie.
Wraz z narzędziami do optymalizacji zasobów opartymi na sztucznej inteligencji automatyzacja opieki mogłaby potencjalnie pomóc szpitalom leczyć większą liczbę pacjentów przy tej samej liczbie personelu, zapewnić lepszą obsługę pacjentów, a tym samym zwiększyć przychody.
Wniosek
Wraz z rosnącą częstością występowania chorób przewlekłych, zmieniającym się stylem życia i postępem technologicznym w branży, współczesna opieka zdrowotna koncentruje się na opiece profilaktycznej i wczesnej diagnostyce, aby spełnić oczekiwania pacjentów. A rola algorytmów AI i ML jest kluczowa dla takiego podejścia, nie mówiąc już o korzyściach finansowych, jakie mogą przynieść świadczeniodawcom.
Zrozumiałe jest, że inwestowanie w robotykę i inne złożone technologie może kosztować niemożliwe kwoty dla małych lub niedofinansowanych placówek opieki zdrowotnej. Jednak projekt AI mający na celu automatyzację zadań administracyjnych lub integrację wirtualnych asystentów pielęgniarskich może być więcej niż realistyczny, zwłaszcza jeśli jest dostarczany przez firmę outsourcingową za rozsądną stawkę.
Jeśli szukasz sposobów na usprawnienie przepływu pracy w swojej organizacji dzięki sztucznej inteligencji — Mind Studios jest gotowe przeprowadzić Cię przez możliwe strategie wdrożeniowe, które byłyby odpowiednie dla Twojego budżetu. Wypełnij krótki formularz kontaktowy, a nasz zespół ds. rozwoju biznesu wkrótce umówi się na bezpłatną konsultację.
2