Integracja sztucznej inteligencji z rozwiązaniami oprogramowania dla służby zdrowia: korzyści i przypadki użycia

Sztuczna inteligencja powoli, ale systematycznie wkracza do niemal każdego aspektu branży medycznej. Dziś nie ma wątpliwości, że te technologie zmieniają reguły gry: sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej pomaga odkrywać i testować nowe leki, wykrywać objawy chorób, które pozostają niezauważone przez ludzi, a nawet sprawia, że ​​niemożliwe staje się możliwe, na przykład zdalne operacje.

Co więcej, sztuczna inteligencja jest integralną częścią usprawniania codziennych zadań związanych z opieką zdrowotną, a tym samym nieco ułatwia życie pracownikom służby zdrowia. Pytanie brzmi: w jaki sposób organizacje opieki zdrowotnej mogą zacząć wykorzystywać tę moc i włączyć sztuczną inteligencję do swoich operacji? O tym jest ten artykuł.

W tym miejscu odkrywamy korzyści, przypadki użycia i inspirujące przykłady rozwiązań AI w medycynie, przeprowadzamy Cię przez proces integracji i dzielimy się wskazówkami dotyczącymi pracy ze sztuczną inteligencją w oparciu o nasze własne doświadczenia.

Korzyści z integracji sztucznej inteligencji z oprogramowaniem dla służby zdrowia

[Źródło: statystyka]

Według danych Statista, światowy rynek sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej byłby wart prawie 188 miliardów dolarów do 2030 r., rosnąc w CAGR na poziomie 37 procent od 2022 do 2030 r. Przejdźmy do korzyści płynących ze sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, które doprowadziły do ​​tak zdumiewających liczb.

Poprawiona dokładność diagnozy i leczenia

Jedną z największych zalet algorytmów opartych na sztucznej inteligencji jest to, że mogą szybko i dokładnie analizować ogromne ilości danych medycznych, takich jak dane pacjentów, obrazy medyczne i wyniki badań w czasie rzeczywistym. Prowadzi to do wykrywania wzorców i anomalii, które albo zajmują znacznie więcej czasu, gdy są wykonywane przez ludzi, albo pozostają całkowicie niezauważone bez udziału sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja pomaga pracownikom służby zdrowia (HCP) stosować proaktywne podejście i zapewniać swoim pacjentom terminowe i dokładne leczenie, przewidywać sytuacje kryzysowe i zapobiegać im oraz zmniejszać liczbę przypadków błędnej diagnozy.

Lekarze są dość optymistycznie nastawieni do tej technologii. Na przykład w ankiecie przeprowadzonej w 2022 r. przez Europejskie Towarzystwo Radiologiczne rozmawiano ze 185 radiologami pracującymi z algorytmami opartymi na sztucznej inteligencji w celu diagnozowania pacjentów. Większość (75,7%) z nich zgodziła się co do ogólnej niezawodności algorytmów.

Spersonalizowana opieka nad pacjentem

W idealnej sytuacji każdy pacjent powinien być leczony z uwzględnieniem jego unikalnej historii medycznej, doświadczenia, danych genetycznych, stylu życia i innych informacji.

Sztuczna inteligencja w połączeniu z innymi technologiami może analizować te dane w czasie rzeczywistym. W rezultacie umożliwia spersonalizowane podejście do opieki i pomaga znaleźć najlepsze możliwe rozwiązania diagnostyczne i terapeutyczne dla konkretnych pacjentów. Prowadzi to do poprawy wyników leczenia pacjentów i zmniejsza szanse na ponowne przyjęcie.

Podczas gdy pacjenci nadal są ostrożni w stosowaniu sztucznej inteligencji przez lekarzy, wielu z nich wierzy, że ta technologia może rozwiązać niektóre problemy w branży. Na przykład badanie Pew Research Center z 2023 r. wykazało, że 51% dorosłych Amerykanów, którzy postrzegają uprzedzenia etniczne w opiece zdrowotnej jako problem, wierzy, że sztuczna inteligencja go zmniejszy. Te same badania wykazały, że 65% dorosłych Amerykanów chce, aby sztuczna inteligencja była wykorzystywana w ich badaniach przesiewowych w kierunku raka.

Przeczytaj więcej: Jak integracja AI może poprawić opiekę nad pacjentem

Oszczędność kosztów

Podczas gdy podejmowanie złożonych decyzji zależy wyłącznie od pracowników służby zdrowia, sztuczna inteligencja może odciążyć ich od pewnych rutynowych, powtarzalnych zadań. Obejmuje to prace administracyjne, takie jak planowanie wizyt, rejestracja pacjentów, przetwarzanie rachunków i innych dokumentów itp. Automatyzacja tych operacji pomaga organizacjom opieki zdrowotnej obniżyć koszty administracyjne i operacyjne.

Ponadto uwalnia to czas personelu medycznego na opiekę nad pacjentem. Na przykład, według ostatnich badań, w Europie oszacowano, że tylko 50% czasu pracy lekarza jest poświęcone leczeniu pacjentów, a pozostałe 50% wypełniają zadania administracyjne. Przewiduje się, że wdrożenie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej zwiększy czas spędzany z pacjentami o 20%. To naturalnie może prowadzić do poprawy zadowolenia pacjentów, a tym samym do wzrostu przychodów.

Ponadto oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania analityczne i modelowanie predykcyjne mogą optymalizować alokację zasobów w organizacjach opieki zdrowotnej. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie analizować dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować planowanie personelu i przepływ pacjentów, poprawić prognozowanie zapotrzebowania i usprawnić zarządzanie zapasami.

Przypadki użycia sztucznej inteligencji w oprogramowaniu medycznym

Chociaż istnieje wiele przypadków, w których sztuczna inteligencja może przynieść korzyści branży, większość zastosowań sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej można z grubsza podzielić na cztery kategorie. Są to opieka nad pacjentem, diagnostyka i obrazowanie medyczne, badania i rozwój oraz zarządzanie. Przejdźmy do każdej z tych grup przypadków użycia.

Diagnostyka i obrazowanie medyczne

Sztuczna inteligencja kształtuje obecnie przyszłość diagnostyki i obrazowania medycznego oraz zwiększa ludzkie możliwości dzięki zaawansowanym algorytmom. Sztuczna inteligencja w oprogramowaniu medycznym pomaga pracownikom służby zdrowia szybko i dokładnie interpretować złożone dane, a tym samym podejmować bardziej efektywne decyzje medyczne i ograniczać liczbę błędów medycznych.

Oto lista typowychtechnologii AI wykorzystywanych w diagnostyce i obrazowaniu medycznym :

• Uczenie maszynowe do analizy dużych zbiorów danych, a tym samym do identyfikowania złożonych relacji między danymi klinicznymi, objawami i wynikami choroby, co pomaga przewidywać i usprawniać podejmowanie decyzji diagnostycznych
• Głębokie uczenie się , które wykorzystuje sieci neuronowe i pomaga pracownikom służby zdrowia w takich zadaniach, jak analiza obrazów medycznych, w tym zdjęć rentgenowskich, tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego
• Techniki NLP do interpretacji ludzkiego języka i analizowania dokumentacji medycznej, notatek klinicznych, artykułów naukowych itd. w celu wydobycia odpowiednich informacji
• Systemy eksperckie do symulacji ludzkiej wiedzy specjalistycznej w określonych dziedzinach poprzez dostarczanie HCP odpowiedniej wiedzy medycznej i wytycznych klinicznych
• Techniki wnioskowania probabilistycznego do obliczania prawdopodobieństw i oceny prawdopodobieństwa różnych diagnoz
• Oparte na sztucznej inteligencji systemy wspomagania decyzji pomagające klinicystom w podejmowaniu decyzji diagnostycznych na podstawie danych w czasie rzeczywistym, takich jak historia pacjenta, objawy, wyniki testów i badania medyczne

Należy zauważyć, że jest mało prawdopodobne, aby sztuczna inteligencja zastąpiła ludzi, a ostateczne decyzje pozostają w gestii lekarzy. Jednak wykorzystanie sztucznej inteligencji przez pracowników służby zdrowia prowadzi do szybszej i dokładniejszej diagnozy. Na przykład w jednym z naszych artykułów podzieliliśmy się historią o tym, jak węgierskie kliniki wdrożyły systemy sztucznej inteligencji, aby pomóc wykrywać oznaki raka piersi, które mogły zostać przeoczone przez lekarzy.

Cierpliwa opieka

Jeśli chodzi o opiekę nad pacjentem, technologie sztucznej inteligencji są wykorzystywane przede wszystkim do poprawy świadczenia usług zdrowotnych i koordynacji opieki, a także do poprawy doświadczeń pacjentów. Pomagają również świadczeniodawcom w przyjęciu bardziej proaktywnego i skoncentrowanego na pacjencie podejścia.

Typowe oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania programowe do opieki nad pacjentem obejmują :

• Wirtualni asystenci medyczni wspierani przez sztuczną inteligencję i NLP, którzy zapewniają pacjentom spersonalizowane wsparcie i wskazówki dotyczące opieki zdrowotnej.Zazwyczaj mogą odpowiadać na pytania, oceniać objawy, przypominać o lekach i łączyć użytkowników z pracownikami służby zdrowia
• Rozwiązania do zdalnego monitorowania pacjentów , które wykorzystują algorytmy ML i umożliwiają HCP zdalne śledzenie parametrów życiowych pacjentów, objawów i przestrzegania zaleceń lekarskich oraz interwencję w razie potrzeby
• Oprogramowanie do zarządzania lekami , którego celem jest pomoc w uzgadnianiu leków, monitorowaniu przestrzegania zaleceń i spersonalizowanych zaleceniach dotyczących leków
• Rozwiązania do wykrywania i zapobiegania upadkom , które są używane w połączeniu z czujnikami, urządzeniami do noszenia lub technologiami opartymi na kamerach w celu wykrywania upadków lub zmian wzorców ruchu.Systemy te są często stosowane przez opiekunów lub służby ratownicze
• Platformy zarządzania chorobami przewlekłymi stworzone w celu wspierania pacjentów z chorobami przewlekłymi poprzez zapewnianie spersonalizowanych planów opieki, monitorowania objawów i narzędzi do samodzielnego zarządzania

Wykorzystując moc technologii sztucznej inteligencji, podmioty świadczące opiekę zdrowotną mogą zapewnić proaktywną, skoncentrowaną na pacjencie opiekę, prowadzącą do lepszych wyników i poprawy ogólnego samopoczucia pacjenta.

Dowiedz się więcej: Jak udoskonalić usługi opieki zdrowotnej dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu

Kierownictwo

Automatyzacja zadań administracyjnych i innych powtarzalnych zadań to jeden z najłatwiejszych sposobów rozpoczęcia przez organizację opieki zdrowotnej procesu integracji sztucznej inteligencji. Rozwiązania te są zwykle związane z procesami operacyjnymi, a nie z opieką nad pacjentem, ale mimo to mogą pomóc zaoszczędzić pieniądze i podnieść jakość usług.

Niektóre z najczęściej stosowanychrozwiązań programowych opartych na sztucznej inteligencji, stosowanych w zarządzaniu opieką zdrowotną, obejmują :

• Platformy do zarządzania cyklem przychodów , które pomagają zautomatyzować i zoptymalizować fakturowanie, kodowanie i przetwarzanie roszczeń oraz identyfikować potencjalne wycieki przychodów
• Rozwiązania do zarządzania łańcuchem dostaw mające na celu optymalizację poziomów zapasów, redukcję kosztów i zapewnienie terminowej dostępności krytycznych dostaw.W tym przypadku algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane historyczne i wzorce popytu, prognozują potrzeby w zakresie zaopatrzenia i automatyzują procesy zakupowe
• Usługi wykrywania i zapobiegania oszustwom , które wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania wzorców i anomalii w danych o roszczeniach, zachowaniach dostawców i praktykach rozliczeniowych oraz oznaczania podejrzanych działań
• Rozwiązania do optymalizacji przepływu pracy , które pomagają zautomatyzować rutynowe zadania i usprawnić procesy, głównie za pomocą Robotic Process Automation (RPA).Ta technologia może obejmować planowanie spotkań, przetwarzanie dokumentacji itp.
• Platformy przewidywania personelu i alokacji zasobów , które wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji do analizowania historycznych danych pacjentów, wskaźników przyjęć i wzorców planowania personelu w celu przewidywania przyszłej liczby pacjentów i optymalizacji poziomów personelu, a także efektywnego zarządzania zasobami

Badania i rozwój

Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować duże ilości danych medycznych, są oczywiście wykorzystywane nie tylko przez placówki służby zdrowia, ale także przez naukowców. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pozwalają naukowcom szybko przeglądać ogromne zbiory danych i identyfikować wzorce, które przyspieszają odkrycia medyczne. Technologie sztucznej inteligencji pomagają w następujących zadaniach związanych z badaniami :

• Eksploracja i analiza danych , w którym to przypadku sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do przetwarzania danych dotyczących opieki zdrowotnej, takich jak EHR, dane genomiczne, badania kliniczne i literatura naukowa.Pomaga to naukowcom lepiej zrozumieć mechanizmy chorobowe i znacznie szybciej znaleźć rozwiązania
• Analiza genomowa , w której algorytmy AI i ML są wykorzystywane do analizowania i interpretowania sekwencji DNA, przewidywania ryzyka chorób i ulepszania spersonalizowanej medycyny
• Odkrywanie i opracowywanie leków , które stało się łatwiejsze dzięki algorytmom AI i ML analizującym dane o strukturach molekularnych, przewidywaniu interakcji lek-cel oraz identyfikowaniu związków o pożądanych właściwościach
• Optymalizacja badań klinicznych , w którym to przypadku sztuczna inteligencja pomaga w optymalizacji projektu i realizacji badań klinicznych.Mówiąc dokładniej, algorytmy ML mogą identyfikować odpowiednich uczestników badania, przewidywać reakcje pacjentów i optymalizować protokoły badań

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do tych celów przyczynia się do rozwoju medycyny opartej na dowodach, spersonalizowanej opieki i ogólnej ewolucji systemów opieki zdrowotnej.

Przykłady sztucznej inteligencji w oprogramowaniu medycznym

O wiele łatwiej jest zrozumieć, jak to wszystko działa w rzeczywistych przypadkach, dlatego dla każdej kategorii wybraliśmy przykład, w jaki sposób firmy z branży technologii medycznych i organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują sztuczną inteligencję w oprogramowaniu dla służby zdrowia.

Obrazowanie medyczne: Butterfly Network

Jak zapewne wiesz, obrazowanie ultrasonograficzne jest bezpiecznym, nieinwazyjnym i nieradiacyjnym narzędziem diagnostycznym, które umożliwia personelowi medycznemu uzyskiwanie obrazów wnętrza ciała za pomocą fal dźwiękowych. Jednak sprzęt używany do ultrasonografii jest zazwyczaj bardzo drogi i zbyt duży, aby można go było używać poza placówkami służby zdrowia.

Dlatego firma medyczna Butterfly Network stworzyła Butterfly iQ, podręczny aparat do obrazowania całego ciała, który pracownicy służby zdrowia mogą przenosić prawie tak łatwo, jak stetoskopy.

Butterfly iQ opiera się na półprzewodnikowym przetworniku ultradźwiękowym. Urządzenie ma tysiące maleńkich czujników ultradźwiękowych, które umożliwiają wykonywanie w czasie rzeczywistym obrazów o wysokiej rozdzielczości i przesyłanie ich bezpośrednio do podłączonego smartfona lub tabletu.

Jeśli chodzi o komponent AI tej technologii, Butterfly iQ jest wzbogacony o algorytmy AI, które poprawiają jakość obrazu, optymalizują ustawienia i pomagają w interpretacji obrazu i wykrywaniu anomalii. Ponadto produkt wykorzystuje przetwarzanie w chmurze, które umożliwia przechowywanie danych, współpracę i analizę.

Opieka nad pacjentem: Wellframe

Jednym z zadań współczesnej opieki zdrowotnej jest upodmiotowienie pacjentów, co oznacza, że ​​system musi umożliwiać osobom pozostającym pod jego opieką odgrywanie aktywnej roli w zarządzaniu swoim zdrowiem. Wellframe to usługa, której celem jest właśnie to.

Ta cyfrowa platforma do zarządzania zdrowiem pomaga pracownikom służby zdrowia zapewniać pacjentom spersonalizowaną, interaktywną i opartą na danych opiekę. Aby to osiągnąć, jego twórcy połączyli aplikacje mobilne, sztuczną inteligencję i usługi zarządzania opieką.

Aplikacja mobilna Wellframe dla pacjentów jest w zasadzie cyfrowym towarzyszem zdrowia z funkcjami, które umożliwiają wsparcie i wskazówki. Funkcjonalność obejmuje spersonalizowane plany opieki, przypomnienia o przyjmowaniu leków, śledzenie objawów, treści edukacyjne, usługi telezdrowia, bezpieczną komunikację z pracownikami służby zdrowia i ostrzeganie ich w sytuacjach wysokiego ryzyka.

Zespół Wellframe wykorzystuje również sztuczną inteligencję do tworzenia oprogramowania dla służby zdrowia. Algorytmy sztucznej inteligencji są tutaj wykorzystywane do analizowania danych pacjentów, takich jak dokumentacja medyczna, i tworzenia spersonalizowanych planów opieki. Pomagają również wykrywać wzorce, potencjalne zagrożenia i wady leczenia oraz dostarczają w czasie rzeczywistym wglądu i zaleceń pacjentom i pracownikom służby zdrowia.

Dowiedz się więcej: Jak sztuczna inteligencja może pomóc pracownikom służby zdrowia osiągać lepsze wyniki: korzyści i historie sukcesu

Zarządzanie: epickie

Ostatni przykład tutaj jest dobrze znany większości osób z branży medycznej. Epic to system elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR), który jest szeroko stosowany do zarządzania informacjami o pacjentach i usprawniania przepływów pracy w organizacjach opieki zdrowotnej.

Funkcjonalność Epic umożliwia HCP łatwą pracę z rejestracją pacjentów, dokumentacją i wykresami, składaniem zamówień na testy i leki, koordynacją opieki i nie tylko.

Jaka jest więc rola sztucznej inteligencji w opracowywaniu oprogramowania dla służby zdrowia przez firmę Epic? Platforma wykorzystuje sztuczną inteligencję do analiz predykcyjnych w celu identyfikacji wzorców w dużych ilościach danych pacjentów. W ten sposób algorytmy sztucznej inteligencji mogą przewidywać wyniki leczenia pacjentów, wykrywać zagrożenia i powikłania oraz umożliwiać pracownikom służby zdrowia proaktywną interwencję w razie potrzeby.

Firma Epic wykorzystuje również przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozpoznawanie głosu do analizowania nieustrukturyzowanych danych, takich jak notatki kliniczne i dokumentacja, oraz wydobywania cennych spostrzeżeń i wzorców potrzebnych do podejmowania decyzji. Pracownicy służby zdrowia korzystający z Epic są w stanie nie tylko zajmować się indywidualnymi pacjentami, ale także wspierać inicjatywy zarządzania zdrowiem populacji.

Zespół Mind Studios uważa również, że Epic jest niezwykle pomocny: w rzeczywistości używamy go podczastworzenia rozwiązań zgodnych z HIPAA dla naszych projektów opieki zdrowotnej, w tym tych, które wykorzystują technologię sztucznej inteligencji.

Odkrycie leku: AlphaFold

Według Bloomberga wprowadzenie nowego leku na rynek zwykle kosztowało prawie 3 miliardy dolarów, przy czym około 90% leków eksperymentalnych zawodzi. AlphaFold, model sztucznej inteligencji opracowany przez DeepMind, znacznie przyspieszył i uprościł ten proces, przewidując trójwymiarową strukturę białek, co jest niezbędne do zrozumienia, w jaki sposób będą wchodzić w interakcje z ludzkim ciałem.

Mówiąc prościej, wiele chorób jest wywoływanych przez białka, które zachowują się nieprawidłowo. Przewidywanie struktury 3D białek pomaga naukowcom określić potencjalne cele leków, zawęzić cząsteczki, które mogą wchodzić w interakcje z białkami, oraz zaprojektować leki zwalczające choroby.

Oto jak to działa. Po pierwsze, AlphaFold jest szkolony z dużą ilością danych na temat białek z dostępnych baz danych, badań naukowych i innych źródeł. DeepMind trenuje model przy użyciu technik głębokiego uczenia się, w szczególności sieci neuronowych.

Model jest następnie wykorzystywany do przewidywania trójwymiarowej struktury białka i określania, w jaki sposób jest ono fałdowane za pomocą złożonych algorytmów i metod obliczeniowych. Jego iteracyjny proces udoskonalania pomaga zwiększyć dokładność prognoz.

Inną istotną rolą AlphaFold w opiece zdrowotnej jest to, że przyczynia się do tworzenia kompleksowej bazy danych struktur białek, która może nie tylko przyspieszyć odkrywanie leków, ale także poszerzyć naszą wiedzę na temat chorób i ogólnie biologii.

Jak zintegrować rozwiązania AI z oprogramowaniem dla służby zdrowia

Jeśli jesteś organizacją opieki zdrowotnej, która ma już istniejące oprogramowanie, bardziej opłacalne może być zainwestowanie w integrację gotowego rozwiązania AI zamiast budowania nowego produktu od podstaw. Właśnie na tym chcemy się skupić w tej sekcji.

Proces integracji AI jest złożony w każdej dziedzinie. Jednak połączenie oprogramowania AI i opieki zdrowotnej może być szczególnie trudne ze względu na liczne przepisy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych, które należy wziąć pod uwagę. Te sześć kroków pomoże Ci lepiej zrozumieć, jak to zrobić w najbardziej efektywny sposób.

Krok 1. Zdefiniuj potrzeby swojej organizacji opieki zdrowotnej

Pierwszą rzeczą do zrobienia, gdy zdecydujesz się przyjrzeć opcjom integracji AI, jest określenie celów tego projektu. Co planujecie osiągnąć dzięki rozwiązaniom AI? Które procesy chcesz zautomatyzować i usprawnić? Jakie korzyści przyniesie to Twojej organizacji? A jaki budżet możesz przeznaczyć na projekt?

Odpowiedzi na te pytania pomogą Ci upewnić się, że pomysł jest słuszny, a na koniec będziesz mieć listę wymagań dla samych rozwiązań AI i zespołu, który je wdroży.

Krok 2. Znajdź godnych zaufania programistów do wdrożenia rozwiązania

Odpowiednie doświadczenie i wiedza mają kluczowe znaczenie przy poszukiwaniu partnera do integracji rozwiązań AI w działaniach organizacji opieki zdrowotnej.

Dostawcy usług w zakresie sprzętu i oprogramowania muszą rozumieć przepisy, standardy i wyjątkowe wyzwania branży medycznej. Dlatego nie wahaj się ocenić kompetencji swoich potencjalnych partnerów podczas rozmów technicznych i skontaktuj się z ich poprzednimi klientami, aby dowiedzieć się więcej o ich doświadczeniu i podejściu do pracy.

Krok 3. Wybierz odpowiednie rozwiązanie AI

Istnieje wiele opcji narzędzi i technologii AI. Wybór zależy tutaj od rodzaju danych, które planujesz przetwarzać i ich dostępności, wymagań technicznych rozwiązania AI, jego zgodności z przepisami oraz kosztu.

Niezależnie od tego, czy planujesz zbudować rozwiązanie sztucznej inteligencji od podstaw, czy też zintegrować gotowe rozwiązanie z kilkoma modyfikacjami, sugerujemy podjęcie decyzji z doświadczonym partnerem wdrożeniowym AI.

Krok 4. Zaplanuj integrację

Sukces Twojego projektu AI zależy bezpośrednio od jakości i ilości danych, na których będziesz trenować algorytmy AI. Dlatego jednym z kluczowych etapów przygotowań do integracji jest zebranie i analiza danych.

W zależności od problemu, który algorytm rozwiązuje, dane mogą obejmować obrazy medyczne, transkrypcje medyczne, EHR, dane z urządzeń do noszenia itp.

Istotne jest również, aby wybrane rozwiązanie AI było zgodne z wymogami regulacyjnymi i standardami, takimi jak HIPAA i RODO.

Krok 5. Wytrenuj, przetestuj i wdróż rozwiązanie

Gdy dane będą gotowe, możesz rozpocząć szkolenie rozwiązania AI i przetestować dokładność generowanych przez nie wyników. Podczas gdy kluczowymi współtwórcami tego procesu są inżynierowie, upewnij się, że angażujesz również pracowników służby zdrowia, którzy będą pracować z rozwiązaniem w przyszłości, ponieważ to oni muszą zweryfikować skuteczność algorytmu.

Po zweryfikowaniu modelu AI zespół może go wdrożyć, a zespół wewnętrzny może rozpocząć integrowanie go z przepływem pracy organizacji.

Krok 6. Monitoruj i udoskonal swój system sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Projekt nie kończy się wraz z wdrożeniem rozwiązania: projekty sztucznej inteligencji, zwłaszcza w służbie zdrowia, wymagają ciągłego monitorowania i doskonalenia.

Proces ten polega na zebraniu informacji zwrotnych od użytkowników (w tym przypadku przede wszystkim lekarzy i pacjentów), analizie wpływu rozwiązań na wydajność organizacji opieki zdrowotnej oraz udoskonalaniu sztucznej inteligencji w celu zapewnienia pożądanych rezultatów.

Czytaj więcej: Rozwój sieci medycznej: tworzenie modnej i aktualnej witryny medycznej

Wskazówki Mind Studios dotyczące wdrażania technologii AI w służbie zdrowia

Proces, który opisaliśmy powyżej, może wydawać się dość prosty. Jednak wdrażanie projektów AI w opiece zdrowotnej wiąże się z pewnymi wyzwaniami i nie zawsze przebiega zgodnie z planem, po prostu ze względu na złożony charakter zarówno technologii, jak i branży. Oto kilka wskazówek naszego zespołu, które mogą pomóc zapewnić powodzenie Twojego pomysłu.

Bądź świadomy wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją

Chociaż sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować branżę opieki zdrowotnej, dla każdego, kto zastosuje tę technologię, ważne jest, aby był świadomy jej wad i wyzwań oraz reagował na nie. Chociaż modele AI zmniejszają ryzyko błędu ludzkiego, zostały przeszkolone na danych stworzonych przez człowieka i dlatego często mogą byćstronnicze .

Na przykład wyobraź sobie, że dane historyczne kliniki pokazują, że pewna grupa rasowa jest mniej skłonna do szukania opieki zdrowotnej. Ponieważ algorytm sztucznej inteligencji jest szkolony na podstawie tych danych, może być mniej prawdopodobne zalecenie dalszego leczenia pacjentom z tej grupy, nawet jeśli opieka jest potrzebna.

Innym poważnym problemem pracowników służby zdrowia jest brak przejrzystości, ponieważ często nie jest jasne, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji dochodzą do pewnych wniosków , co utrudnia wykrywanie błędów i eliminowanie ich.

Z pewnością te wyzwania nie oznaczają, że nie powinieneś stosować sztucznej inteligencji. Należy tylko pamiętać, że rozwiązania AI powinny być stosowane pod stałym nadzorem człowieka, zwłaszcza podczas leczenia pacjentów.

Wybierz niezawodnego długoterminowego partnera

Rozwój i integracja projektów AI może zająć lata : wystarczy pomyśleć o narzędziu Sepsis Watch, które po raz pierwszy zostało wprowadzone na rynek w 2018 roku i nadal jest testowane.Jednak nawet po zintegrowaniu modelu AI z przepływem pracy w placówce opieki zdrowotnej nie staje się on złotym środkiem: takie rozwiązania wymagają ciągłego monitorowania, szkolenia i doskonalenia.

Dlatego sugerujemy wybranie partnera technicznego, który jest autentycznie zaangażowany w powodzenie Twojego projektu i jest gotów pracować nad nim przez długi czas, zapewniając usługi utrzymania i wsparcia po uruchomieniu rozwiązania.

Jako firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania Mind Studios nastawiona jest przede wszystkim na długoterminową współpracę, aby zapewnić końcowy sukces projektu w dłuższej perspektywie. W rezultacie 70% naszych klientów polega na naszych usługach utrzymania i wsparcia 3 lata po uruchomieniu projektu.

Pracuj ramię w ramię z pracownikami służby zdrowia

Projekty AI dla organizacji opieki zdrowotnej nie mogą być opracowywane bez współpracy z pracownikami służby zdrowia jako głównymi użytkownikami tych rozwiązań, przynajmniej jeśli nie chcesz, aby zakończyły się niepowodzeniem.

Oprócz rozwiązywania konkretnych problemów, narzędzia AI muszą mieć przyjazne dla użytkownika i intuicyjne interfejsy oraz sprawdzać się w prawdziwym środowisku opieki zdrowotnej. Poza tym to lekarze i pielęgniarki będą sprawdzać, czy rozwiązania są dokładne, wolne od uprzedzeń, bezpieczne i odpowiadają potrzebom pacjentów.

Wreszcie zaangażowanie pracowników służby zdrowia w proces rozwoju zwiększy szanse na akceptację i przyjęcie rozwiązań w przyszłości, co również bezpośrednio wpłynie na powodzenie projektu.

Wniosek

Przyjęcie technologii sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej sprawiło, że branża weszła w nową erę, poprawiając doświadczenia związane ze świadczeniem i otrzymywaniem opieki. Podczas gdy te nowe rozwiązania pomagają zautomatyzować operacje związane z analizą danych, diagnostyką i zadaniami administracyjnymi, pracownicy służby zdrowia mogą skupić się bezpośrednio na leczeniu swoich pacjentów i sprawić, by czuli się oni priorytetem.

Z pewnością inwestowanie w złożoną technologię sprzętową opartą na sztucznej inteligencji może być zbyt drogie dla małych organizacji opieki zdrowotnej z ograniczonymi funduszami. Istnieje jednak wiele niedrogich sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji, a nawet wykorzystania jej do obniżenia kosztów w dłuższej perspektywie poprzez połączenie oprogramowania dla służby zdrowia i sztucznej inteligencji w celu usprawnienia przepływów pracy w opiece zdrowotnej.

Ponieważ opieka zdrowotna jest jedną z branż, na których się koncentrujemy, Mind Studios z przyjemnością pomoże Ci zbudować wydajne oprogramowanie lub ulepszyć istniejące rozwiązanie za pomocą technologii AI. Skontaktuj się z nami, a nasz zespół ds. rozwoju biznesu pomoże Ci w stworzeniu strategii, która pasuje zarówno do Twoich wymagań, jak i budżetu.

2