Cum AI poate ajuta profesioniștii din domeniul sănătății să performeze mai bine: beneficii și povești de succes
Publicat: 2023-05-27
În comparație cu alte industrii, adoptarea AI în domeniul sănătății a fost destul de lentă. Nu este surprinzător: datele de asistență medicală sunt extrem de complexe, adesea nestructurate și strict protejate de reglementările privind confidențialitatea, ceea ce face dificilă dezvoltarea soluțiilor AI adecvate și instruirea lor în mod corespunzător.
În plus, industria sănătății a fost întotdeauna relativ conservatoare și pentru un motiv întemeiat. Profesioniștii din domeniul sănătății sunt responsabili pentru bunăstarea și viața pacienților lor, făcându-i extrem de precauți cu privire la riscurile noilor tehnologii.
Cu toate acestea, adoptarea AI în domeniul sănătății se accelerează treptat, tehnologia fiind mai avansată și mai bine adaptată la barierele industriei de partajare a datelor. În 2022, tehnologia globală de inteligență artificială de dimensiunea pieței de asistență medicală a fost evaluată la 15,4 miliarde de dolari. Din 2023 până în 2030, este de așteptat să crească la o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 37,5%.
În acest articol, trecem peste cele mai influente beneficii ale AI în domeniul sănătății, explorăm diferite tipuri de tehnologii AI utilizate în industrie și împărtășim poveștile de succes ale profesioniștilor din domeniul sănătății care le-au adoptat deja.
Beneficiile tehnologiei AI în domeniul sănătății
Inteligența artificială este un termen destul de vag în sine, iar numeroase tehnologii interdependente se încadrează sub umbrela sa. Așadar, înainte de a intra în avantajele integrării inteligenței artificiale în sistemele de sănătate, să stabilim ce tehnologii sunt utilizate exact în acest sector.
Cel mai frecvent, unitățile de asistență medicală și serviciile tehnologice din domeniul sănătății folosesc învățarea automată, în special învățarea profundă, pentru antrenarea algoritmilor AI bazați pe date legate de sănătate și pregătirea acestora pentru a îndeplini diverse sarcini.
Procesarea limbajului natural (NLP) este, de asemenea, aplicată pe scară largă în asistența medicală pentru înțelegerea limbajului uman și, astfel, instruirea sistemelor bazate pe inteligență artificială pentru a interpreta documentația, rapoartele și așa mai departe. Nu în ultimul rând, automatizarea proceselor robotizate (RPA) este utilizată pentru a eficientiza procesele administrative și clinice.
Deci, de ce merită explorate aceste tehnologii dacă lucrați în industrie? Aceste trei beneficii cele mai semnificative ale AI în domeniul sănătății vă vor ajuta să vă dați seama.
Precizie îmbunătățită a diagnosticului
Conform cercetării din 2022 efectuate de Agenția pentru Cercetare și Calitate în domeniul Sănătății, 7,4 milioane de erori de diagnosticare greșită sunt făcute anual numai în SUA. În 2,6 milioane dintre aceste cazuri, pacienții se confruntă cu daune care ar fi putut fi prevenite. Alte 370.000 de erori duc la dizabilități permanente sau decese.
Asemenea statistici alarmante demonstrează cădiagnosticarea greșită este printre cele mai presante probleme ale asistenței medicale moderne, iar inteligența artificială poate fi o parte majoră a soluției.
Diagnosticele greșite apar adesea din cauza lipsei istoricului medical al pacientului sau a profesioniștilor din domeniul sănătății pur și simplu fiind prea tensionați cu numeroși pacienți în îngrijirea lor. Tehnologia AI poate analiza ani de înregistrări medicale și poate găsi informații relevante bazate pe caz mult mai repede decât oamenii.
În plus, anumite soluții de inteligență artificială în domeniul sănătății sunt capabile să detecteze devreme bolile care pun viața în pericol, să prezică probabilitatea unor rezultate ale anumitor pacienți și, astfel, îi ajută pe medici să creeze planuri de tratament precise mai rapid și mai eficient.
Îngrijire personalizată a pacientului
Unul dintre cele mai mari avantaje ale inteligenței artificiale în domeniul sănătății este schimbul rapid de informații între profesioniștii din domeniul sănătății. Soluțiile de inteligență artificială pot monitoriza și analiza eficient datele pacientului, inclusiv datele din istoricul medical și stilul de viață al pacientului, eliberând astfel timp practicanților pentru a crea planuri de tratament personalizate.
AI este folosită și în medicina de precizie, ceea ce înseamnă că algoritmii săi pot analiza datele genomice ale unui pacient pentru a identifica mutații genetice sau biomarkeri și astfel să facă predicții despre răspunsul la anumite tratamente. Acest lucru poate ajuta furnizorii de asistență medicală să adapteze planurile de tratament pentru fiecare pacient și să îmbunătățească rezultatele tratamentului.
În plus, soluțiile bazate pe inteligență artificială în combinație cu IoT (senzori, dispozitive portabile etc.) ajută profesioniștii din domeniul sănătății să îmbunătățească monitorizarea în timp real a pacienților prin trimiterea de alerte în cazul oricăror modificări sau probleme.
Această ultimă influență asupra îngrijirii personalizate este mai puțin evidentă, dar tehnologia AI în asistența medicală este folosită pentru a analiza pacienții medicali cu simptome sau diagnostice similare pentru a înțelege mai bine corelațiile și modelele afecțiunilor medicale.
Pe lângă răspunsuri medicale mai bune, acest lucru permite practicienilor să aibă conversații informate și detaliate cu pacienții despre natura stărilor lor și, astfel, să construiască relații mai bune și de încredere pacient-medic, ceea ce este extrem de important pentru confortul emoțional al pacientului.
Economii
Cel mai evident beneficiu financiar al utilizării inteligenței artificiale în spitale este probabil din automatizarea sarcinilor administrative. Nu necesită investiții atât de costisitoare precum tehnologiile robotice, dar ajută totuși să direcționeze timpul și resursele practicienilor către îngrijirea pacienților, ceea ce duce la rezultate mai bune pentru pacient și la creșterea veniturilor. Cu toate acestea, asta nu este tot.
Diagnosticele greșite, îngrijirea necorespunzătoare a pacientului și utilizarea ineficientă a resurselor costă banii furnizorilor de servicii medicale .Potrivit unui raport privind reclamațiile de malpraxis în rândul medicilor din SUA între 1992-2014, compensația medie pentru astfel de reclamații este de aproximativ 329.565 USD.
Și așa cum am stabilit anterior, AI în medicină îi ajută pe medici să creeze planuri de tratament mai precise și mai eficiente, ceea ce duce la rezultate mai bune pentru pacienți și la reducerea riscurilor de diagnosticare greșită, malpraxis și cheltuieli de compensare mai mici.
Exemple de IA în domeniul sănătății
Există atât de multe soluții bazate pe inteligență artificială pentru industria sănătății în tendințe în acest moment, încât a fost cu adevărat dificil să evidențiem doar cinci dintre ele. Cu toate acestea, am ales cele mai discutate opțiuni, toate diferă în ceea ce privește bugetul necesar implementării, dar merită totuși explorate.
Automatizarea sarcinilor administrative și a fluxului de lucru
Soluțiile bazate pe inteligență artificială pot fi folosite pentru a eficientiza sarcinile administrative legate de aproape fiecare aspect al operațiunilor unei organizații de asistență medicală. Doar câteva exemple includautomatizarea programării întâlnirilor prin chatbot, facturarea medicală, triajul pacienților, gestionarea inventarului și gestionarea EHR.
Pentru a da un exemplu mai explicit, să disecăm un exemplu de triaj al pacienților. După ce datele pacientului au fost primite, instrumentul AI le poate analiza simptomele și istoricul medical anterior pentru a determina severitatea stării sale și nivelul de urgență al asistenței medicale. În acest fel, pacienții aflați în stare critică pot fi marcați ca fiind prioritari și pot primi îngrijirea de care au nevoie mai devreme decât pacienții care nu sunt critici.
AI poate fi folosită și pentruautomatizarea transcripției medicale , ceea ce permite profesioniștilor din domeniul sănătății să petreacă mai mult timp îngrijindu-se direct de pacient și, astfel, să îmbunătățească rezultatele și satisfacția pacientului.
Sisteme de sprijinire a deciziei clinice
CDSS sunt sisteme software complexe care ajută profesioniștii din domeniul sănătății în luarea deciziilor, analizând informațiile despre pacient și venind cu recomandări de tratament bazate pe dovezi. Astfel de sisteme se bazează de obicei pe mai multe tehnologii, inclusiv sisteme bazate pe cunoștințe, algoritmi ML și sisteme NLP.
Pentru a vă oferi un exemplu,DXplain este un CDSS dezvoltat de Spitalul General din Massachusetts pentru a ajuta profesioniștii din domeniul sănătății să facă diagnostice precise.Sistemul compară datele pacientului cu datele sale de cunoștințe medicale pentru a crea o listă de diagnostice potențiale, recomandări pentru teste medicale suplimentare și planuri de tratament adecvate.
Asistente virtuale de asistenta medicala
Începând cu mai 2023, o treime dintre asistentele medicale din SUA plănuiesc să renunțe la locul de muncă. Acest lucru va duce în mod natural la olipsă și mai gravă de asistente medicale , cu care s-a confruntat industria de la pandemie.Asistenții medicali virtuali, care combină adesea tehnologii precum ML, NLP, viziunea computerizată și funcționalitatea de procesare a datelor, ar putea fi soluția potrivită pentru această provocare.
Acest instrument alimentat de inteligență artificială, de obicei o aplicație, poate comunica cu pacienții prin chatbot-uri bazate pe NLP, poate obține informații despre simptome și poate oferi îndrumări cu privire la strategia de tratament, în special atunci când se confruntă cu afecțiuni cronice.
Astfel de aplicații pot monitoriza, de asemenea, starea pacientului de la distanță, pot verifica respectarea planului de tratament și pot alerta profesionistul din domeniul sănătății atunci când este nevoie de îngrijire directă. Pe lângă reducerea volumului de muncă extrem cu care trebuie să se confrunte lucrătorii din domeniul sănătății, asistenții medicali virtuali pot lucra 24/7 și pot ajuta instituțiile medicale să reducă costurile, îmbunătățind în același timp rezultatele pacienților.
Unul dintre exemplele excelente ale acestei tehnologii esteCare Angel .Acest asistent virtual de asistenta medicala poate fi conectat la un dispozitiv cu voce activata, cum ar fi Amazon Echo sau Google Home, pentru a interactiona cu pacientii cu afectiuni cronice si pentru a imbunatati astfel calitatea ingrijirii acestora.
Pe lângă faptul că oferă sprijin pacienților și îngrijitorilor acestora, asistentul colectează date și informații valoroase pentru profesioniștii din domeniul sănătății și îi ajută să-și sporească eficacitatea planurilor de îngrijire.
Analiza imagistica medicala
Indiferent de cât de calificat este medicul, există totușiriscul de eroare umană atunci când citești scanările pacienților.Mai mult, anumite semne sunt pur și simplu prea mici pentru a fi observate de un ochi uman și, de aceea, este logic să obțineți o a doua opinie de la instrumentele AI șisă îmbunătățiți acuratețea diagnosticului .
De exemplu, în urmă cu câțiva ani, Fujifilm SonoSite a dezvoltat un sistem de ultrasunete bazat pe inteligență artificială numit SonoSite Synchronicity .Utilizează modele de învățare profundă pentru a analiza imaginile cu ultrasunete în timp real, oferă măsurători ale diferitelor structuri anatomice și ajută lucrătorii din domeniul sănătății să facă diagnostice mai precise.
Compania continuă să îmbunătățească produsul și să-l actualizeze pentru a satisface nevoile profesioniștilor medicali care lucrează în primele linii ale medicinei.
Pe lângă diagnosticarea îmbunătățită, algoritmii AI pot identifica modele în diferite imagini medicale, ajută medicii să prezică răspunsul pacientului la tratament și oferă alte informații valoroase asupra naturii anumitor afecțiuni.
Chirurgie robotică asistată de inteligență artificială
[Sursa: ohcare.com]
Motivul pentru care instituțiile medicale adoptă această tehnologie constă în faptul că robotica îmbunătățită cu inteligență artificială este pur și simplu mai precisă în comparație cu practicile chirurgicale tradiționale.
Roboții alimentați cu inteligență artificială pot fi programați și antrenați pentru a efectua mișcări perfect precise, ceea ce este util în special atunci când se efectuează intervenții chirurgicale periculoase, cum ar fi cele neurologice. De exemplu,tehnica chirurgicală da Vinci este adesea folosită pentru a efectua proceduri minim invazive, cum ar fi chirurgia laparoscopică.
Apropo, nu exclude chirurgii umani din proces. De fapt, sistemul implică un braț robot echipat cu instrumente chirurgicale și o cameră, care este complet controlată de un chirurg care operează o consolă.
În general, abordarea chirurgiei robotizate asistată de inteligență artificială reduce riscul de eroare umană , îmbunătățește siguranțași, în unele cazuri, chiarduce la o recuperare mai rapidă, deoarece chirurgia robotică este de obicei minim invazivă.
Povești de succes din viața reală despre utilizarea AI în asistența medicală
Datorită provocărilor multiple ale AI legate de securitatea datelor, părtinire și lipsă de transparență, domeniul sănătății a fost extrem de precaut cu privire la adoptarea inteligenței artificiale. Cu toate acestea, cu tehnologiile care devin din ce în ce mai avansate și adaptate unor industrii specifice, tot mai multe unități de asistență medicală adoptă inteligența artificială pentru a îmbunătăți rezultatele tratamentului.
Iatătrei povești inspiratoare despre instituțiile medicale și companiile din domeniul sănătății care folosesc cu succes inteligența artificială în beneficiul pacienților.
Clinici maghiare care folosesc AI pentru a detecta cancerul de sân
Ca în cazul oricărei boli, cu cât cancerul de sân este depistat mai devreme, cu atât sunt mai multe șanse ca pacienții să se recupereze. Cu toate acestea, după cum estimează Institutul Național al Cancerului din SUA, aproximativ 20% din cazurile de cancer de sân sunt omise în timpul mamografiilor de screening. Desigur, acest lucru pune și mai multă presiune asupra medicilor, în special radiologilor, care sunt plini de pacienți. Și încă o dată, AI poate veni în ajutor.
În 2021, cinci spitale și clinici din Ungaria, care efectuează peste 35.000 de examinări în fiecare an, au adoptat sisteme AI pentru a ajuta la verificarea semnelor de cancer de sân care ar fi putut fi trecute cu vederea.
Sistemul de screening a fost dezvoltat de Kheiron Medical Technologies , o companie de software AI.Creatorii au alimentat AI cu milioane de mamografii și au angajat radiologi pentru a preda algoritmul pentru a detecta excrescențe canceroase prin analiza formelor, locațiilor și densității.
După ce a testat modelul pe peste 275.000 de cazuri de cancer de sân, compania a susținut că tehnologia AI poate detecta cancerul cel puțin la fel de bine ca medicii ca al doilea cititor de scanări. Mai mult, teste suplimentare au arătat că IA a identificat mai multe afecțiuni maligne decât oamenii, crescând rata de detectare cu 13%.
Din 2021 și din martie 2023, în cinci site-uri MaMMa Klinika din Ungaria care utilizează IA, au fost confirmate 22 de cazuri de IA care detectează cancer pe care radiologii le-au omis, cu mai multe cazuri în curs de examinare.
În interviul său pentru The New York Times, dr. Andras Vadaszy, directorul lanțului de clinici, spune: „Dacă acest proces va salva una sau două vieți, va merita”.
Companie daneză care ajută dispecerii 911
Dacă o persoană se prăbușește de la un stop cardiac brusc (SCA), șansele de supraviețuire scad cu 10% la fiecare 60 de secunde fără RCP sau defibrilare. De aceea, este esențial să nu așteptați sosirea EMT, ci să oferiți imediat ajutorul necesar cu instrucțiuni de la un dispecer. Întrebarea este cum poate fi recunoscut SCA printr-un apel telefonic?
Această problemă a declanșat creareaCorti AI , un program construit de compania daneză Corti SA care a transformat consultațiile pacienților prin intermediul inteligenței artificiale.
Inițial, a folosit învățarea automată pentru a analiza cuvintele apelantului și zgomotul de pe linie. Algoritmul a fost testat pe peste 150.000 de apeluri. Drept urmare, software-ul a detectat corect stopurile cardiace în 93% din cazuri, comparativ cu rezultatul de 73% pe care dispecerii umani l-au arătat. Mai mult, programul a ajuns la această concluzie cu peste 30 de secunde mai repede. Datorită acestui fapt, dispecerii au putut să ghideze rapid apelantul prin efectuarea RCP.
După ce a testat cu succes IA, Corti SA a efectuat teste pe scară largă cu apeluri live în țări din întreaga lume. De asemenea, au început să lucreze la instruirea sistemului pentru a detecta alte condiții critice.
În 2021, startup-ul a strâns 27 de milioane de dolari în finanțare din seria A pentru a îmbunătăți consultațiile pacienților. Astăzi, programul de inteligență artificială continuă să ajute lucrătorii din domeniul sănătății cu sprijin pentru luarea deciziilor în timp real, ascultând, transcriind, ghidând și codificând întâlnirile cu pacienți de toate tipurile.
Spitalele de la Universitatea Duke se luptă cu sepsisul
Potrivit Global Sepsis Alliance, sepsisul afectează între 47 și 50 de milioane de oameni anual, și nu doar în țările în curs de dezvoltare. În SUA, sepsisul duce la mai multe decese decât supradozele de opioide, cancerul de prostată și cancerul de sân combinate în fiecare an. În plus, aproape unul din trei pacienți care mor într-un spital are sepsis, care începe să se dezvolte înainte de a ajunge în 87% din cazuri.
În același timp, în timp ce decesele cauzate de sepsis pot fi prevenite cu un diagnostic rapid, poate fi dificil de detectat, deoarece simptomele sale sunt comune pentru alte boli. De aceea, în noiembrie 2018, departamentul de urgență al sistemului de sănătate al Universității Duke a lansat prima versiune a Sepsis Watch , un instrument de învățare profundă creat pentru a ajuta practicienii din domeniul sănătății să identifice semnele timpurii ale bolii.
Echipa, care a angajat medici și asistente în acest proces, a avut nevoie de 3,5 ani pentru a realiza acest produs. Ei au antrenat modelul AI cu peste 32 de milioane de puncte de date din peste 42.000 de cazuri de internare. Drept urmare, această aplicație aparent simplă pentru iPad examinează datele pacienților în fiecare oră pentru a determina probabilitatea ca aceștia să dezvolte sepsis și semnalează cazurile cu risc ridicat.
În anii următori, echipa a îmbunătățit și a testat Sepsis Watch în sediul a trei spitale Duke. Una dintre cele mai mari provocări ale implementării de noi instrumente AI nu este dezvoltarea tehnică, ci integrarea socială.
Integrarea inovației în fluxul zilnic de lucru al clinicienilor prin noi ghiduri de comunicare, materiale de instruire și adaptarea la politicile de la locul de muncă necesită un efort enorm. Și, deși mai este mult de parcurs până când Sepsis Watch poate deveni larg răspândit, faptul că este testat în medii spitalicești reale îl face un proiect foarte promițător.
Viitorul AI și ML în domeniul sănătății
Viitorul AI în medicină nu este atât de greu de prezis, cel puțin parțial. La urma urmei, tehnologiile pe care le-am menționat în acest articol nu au fost încă adoptate pe scară largă și sunt probabil să rămână cu noi, chiar dacă într-o formă mai evoluată.
Cele mai promițătoare domenii pentru care soluțiile AI să facă parte includ medicina de precizie, descoperirea medicamentelor, tratamentul la distanță al pacientului, chirurgia robotică, analiza imagistică și managementul mai eficient al sistemelor EHR. Cu alte cuvinte, viitorul AI în domeniul sănătății nu conține nimic despre care să nu fi auzit până acum.
Cu toate acestea, există un aspect al adoptării inteligenței artificiale pe care multe organizații din domeniul sănătății îl trec cu vederea: abordarea noastră față de dezvoltarea și implementarea sistemelor AI în domeniul sănătății. Iată ce spune despre asta dr. Gianrico Farrugia, președinte și CEO al Clinicii Mayo , care deservește peste 1,4 milioane de pacienți în fiecare an:
„Modelul tradițional de conductă se bazează pe o serie liniară de puncte, de la venirea cu idei noi până la transformarea lor în produse de sine stătătoare pe care furnizorii și pacienții le pot folosi apoi. În schimb, o abordare prin platformă se bazează pe un ecosistem continuu de colaborare. Trebuie să aducem împreună furnizori, companii de dispozitive medicale, startup-uri din domeniul sănătății, pacienți și plătitori pentru a crea împreună soluții integrate prin platforme digitale – bazate pe date longitudinale ale pacienților și pe algoritmi care continuă să învețe în timp.”
În plus, dr. Gianrico Farrugia subliniază importanța protejării confidențialității și securității datelor sensibile ale pacienților atunci când se adoptă tehnologia AI prin utilizarea unei infrastructuri de date federate.
„În loc să trimitem date către modelele AI, aducem modelele AI la datele de-identificate, creând un „perete de sticlă” care oferă colaboratorilor externi acces la rezultate fără ca datele să părăsească vreodată platforma.
Economii de costuri pot duce la soluțiile AI în domeniul sănătății
În secțiunea despre beneficii, am menționat deja că soluțiile AI pot ajuta atât instituțiile medicale, cât și pacienții să economisească bani. Dar despre câte economii de costuri vorbim de fapt?
Potrivit unui document din 2023 privind impactul potențial al AI asupra cheltuielilor pentru asistența medicală, adoptarea pe scară largă a AI ar putea duce la economii de 5% până la 10% în cheltuielile pentru sănătate din SUA. Acest lucru se traduce aproximativ la 200 de miliarde de dolari până la 360 de miliarde de dolari anual în dolari din 2019 în următorii cinci ani.
Economiile de costuri menționate acoperă spitalele, asigurătorii de sănătate și plătitorii privați. Spitalele, de exemplu, ar puteaeconomisi între 4% și 11% din costurile lor totale , în principal prin optimizarea IA a operațiunilor administrative și clinice.În ceea ce privește plătitorii privați, aceștia ar putea economisi între 7% și 9% din cheltuielile lor totale.
Există, de asemenea, beneficii legate de finanțare pentru spitale, care sunt mai greu de calculat, dar sunt totuși extrem de importante. Sistemele de asistență medicală din întreaga lume se confruntă cu o criză, spitalele reducând numărul de servicii esențiale, cum ar fi îngrijirea pacienților internați sau închizându-se complet.
Mai mult, multe unități de asistență medicală se confruntă cu o lipsă de personal, care s-a agravat în timpul pandemiei de COVID-19. Soluțiile de inteligență artificială pot fi o modalitate pentru spitale și clinici de a automatiza sarcinile procedurale și de a-și elibera profesioniștii din domeniul sănătății să se concentreze asupra tratamentului pacientului, ceea ce este de o importanță primordială.
Împreună cu instrumentele de optimizare a resurselor bazate pe inteligență artificială, automatizarea îngrijirii ar putea ajuta spitalele să trateze mai mulți pacienți cu aceeași cantitate de personal, să ofere o experiență mai bună pentru pacient și, astfel, să crească veniturile.
Concluzie
Odată cu creșterea prevalenței bolilor cronice, schimbarea stilului de viață și progresele tehnologice din industrie, asistența medicală modernă se concentrează pe îngrijirea preventivă și diagnosticarea precoce pentru a satisface așteptările pacienților. Iar rolul algoritmilor AI și ML este crucial pentru o astfel de abordare, ca să nu mai vorbim de beneficiile financiare pe care le pot aduce furnizorilor de servicii medicale.
De înțeles, investiția în robotică și alte tehnologii complexe poate costa o sumă imposibilă de bani pentru instituțiile medicale mici sau subfinanțate. Cu toate acestea, un proiect de inteligență artificială care vizează automatizarea sarcinilor administrative sau integrarea asistenților medicali virtuali poate fi mai mult decât realist, mai ales dacă este livrat de o companie de outsourcing cu o rată rezonabilă.
Dacă căutați modalități de a simplifica fluxul de lucru al organizației dvs. prin inteligență artificială — Mind Studios este gata să vă ghideze prin posibilele strategii de implementare care s-ar potrivi bugetului dvs. Completați un scurt formular de contact, iar echipa noastră de dezvoltare a afacerii vă va programa o consultație gratuită în scurt timp.
2