Как искусственный интеллект может помочь медицинским работникам работать лучше: преимущества и истории успеха
Опубликовано: 2023-05-27
По сравнению с другими отраслями, внедрение ИИ в здравоохранение происходит довольно медленно. Это неудивительно: медицинские данные очень сложны, часто неструктурированы и строго защищены правилами конфиденциальности, что затрудняет разработку подходящих ИИ-решений и их надлежащее обучение.
Вдобавок ко всему, индустрия здравоохранения всегда была относительно консервативной, и на то были веские причины. Медицинские работники несут ответственность за благополучие и жизнь своих пациентов, поэтому они крайне осторожно относятся к рискам, связанным с новыми технологиями.
Тем не менее, внедрение ИИ в здравоохранение постепенно ускоряется, технологии становятся все более совершенными и лучше адаптируются к барьерам обмена данными в отрасли. В 2022 году глобальные технологии искусственного интеллекта на рынке здравоохранения оценивались в 15,4 миллиарда долларов. Ожидается, что с 2023 по 2030 год совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 37,5%.
В этой статье мы рассмотрим наиболее влиятельные преимущества ИИ в здравоохранении, рассмотрим различные типы технологий ИИ, используемых в отрасли, и поделимся историями успеха медицинских работников, которые уже внедрили их.
Преимущества технологии ИИ в здравоохранении
Искусственный интеллект сам по себе довольно расплывчатый термин, и под его эгидой подпадают многочисленные взаимосвязанные технологии. Итак, прежде чем перейти к преимуществам интеграции ИИ в системы здравоохранения, давайте определим, какие именно технологии используются в этом секторе.
Чаще всего медицинские учреждения и службы здравоохранения используют машинное обучение, особенно глубокое обучение, для обучения алгоритмов ИИ на основе данных, связанных со здоровьем, и подготовки их к выполнению различных задач.
Обработка естественного языка (NLP) также широко применяется в здравоохранении для понимания человеческого языка и, таким образом, для обучения систем на основе ИИ интерпретации документации, отчетов и т. д. И последнее, но не менее важное: роботизированная автоматизация процессов (RPA) используется для оптимизации административных и клинических процессов.
Итак, почему эти технологии стоит изучать, если вы работаете в отрасли? Эти три наиболее значимых преимущества ИИ в здравоохранении помогут вам в этом разобраться.
Повышенная точность диагностики
Согласно исследованию Агентства медицинских исследований и качества, проведенному в 2022 году, только в США ежегодно совершается 7,4 миллиона ошибочных диагнозов. В 2,6 миллионах из этих случаев пациенты сталкиваются с повреждениями, которые можно было бы предотвратить. Дополнительные 370 000 ошибок приводят к постоянной инвалидности или смерти.
Такая тревожная статистика доказывает, чтоошибочный диагноз является одной из самых острых проблем в современном здравоохранении, и искусственный интеллект может стать важной частью решения.
Ошибочные диагнозы часто случаются из-за отсутствия истории болезни пациента или из-за того, что медицинские работники просто слишком перегружены многочисленными пациентами, находящимися под их опекой. Технология искусственного интеллекта может анализировать многолетние медицинские записи и находить соответствующую информацию на основе случая намного быстрее, чем люди.
Более того, некоторые решения ИИ в здравоохранении способны выявлять опасные для жизни заболевания на ранних стадиях, прогнозировать вероятность определенных исходов для пациентов и, таким образом, помогают врачам быстрее и эффективнее составлять точные планы лечения.
Индивидуальный уход за пациентами
Одним из самых больших преимуществ искусственного интеллекта в здравоохранении является быстрый обмен информацией между медицинскими работниками. Решения на основе искусственного интеллекта могут эффективно отслеживать и анализировать данные пациентов, включая данные истории болезни и образ жизни пациента, тем самым высвобождая время практикующих врачей для создания индивидуальных планов лечения.
ИИ также используется в точной медицине, то есть его алгоритмы могут анализировать геномные данные пациента для выявления генетических мутаций или биомаркеров и, таким образом, делать прогнозы относительно реакции на определенные виды лечения. Это может помочь поставщикам медицинских услуг адаптировать планы лечения для отдельных пациентов и улучшить результаты лечения.
Кроме того, решения на основе искусственного интеллекта в сочетании с IoT (датчики, носимые устройства и т. д.) помогают медицинским работникам улучшить мониторинг состояния пациента в режиме реального времени, отправляя оповещения в случае каких-либо изменений или проблем.
Последнее влияние на персонализированный уход менее очевидно, но технология искусственного интеллекта в здравоохранении используется для анализа пациентов с похожими симптомами или диагнозами, чтобы лучше понять корреляции и закономерности заболеваний.
В дополнение к лучшему медицинскому ответу это позволяет практикующим врачам вести информированные и подробные беседы с пациентами о характере их состояний и, таким образом, строить лучшие, заслуживающие доверия отношения между пациентом и врачом, что чрезвычайно важно для эмоционального комфорта пациента.
Экономия затрат
Наиболее очевидная финансовая выгода от использования искусственного интеллекта в больницах, вероятно, связана с автоматизацией административных задач. Это не требует таких дорогостоящих инвестиций, как технологии робототехники, но все же помогает направлять время и ресурсы практикующих врачей на лечение пациентов, что приводит к лучшим результатам для пациентов и увеличению доходов. Однако это еще не все.
Ошибочные диагнозы, ненадлежащий уход за пациентами и неэффективное использование ресурсов стоят денег поставщикам медицинских услуг .Согласно отчету о претензиях к врачебной ошибке среди врачей США в период с 1992 по 2014 год, средняя компенсация по таким искам составляет около 329 565 долларов.
И, как мы установили ранее, искусственный интеллект в медицине помогает врачам создавать более точные и эффективные планы лечения, что приводит к лучшим результатам для пациентов и снижению риска ошибочного диагноза, врачебной ошибки и снижению компенсационных расходов.
Примеры ИИ в здравоохранении
В настоящее время существует так много решений на основе ИИ для отрасли здравоохранения, что было действительно сложно выделить только пять из них. Тем не менее, мы выбрали самые обсуждаемые варианты, все они различаются по бюджету, необходимому для реализации, но, тем не менее, заслуживают изучения.
Автоматизация административных задач и рабочего процесса
Решения на основе ИИ можно использовать для оптимизации административных задач, связанных практически со всеми аспектами деятельности организации здравоохранения. Всего несколько примеров включаютавтоматизацию планирования встреч с помощью чат-ботов, выставление счетов за медицинские услуги, сортировку пациентов, управление запасами и управление электронными картами.
Чтобы привести более наглядный пример, давайте рассмотрим пример сортировки пациентов. После того, как данные пациента будут получены, инструмент ИИ может проанализировать их симптомы и предыдущую историю болезни, чтобы определить тяжесть их состояния и уровень неотложности медицинской помощи. Таким образом, пациенты в критическом состоянии могут быть отмечены как высокоприоритетные и получать необходимую им помощь раньше, чем пациенты в некритическом состоянии.
ИИ также можно использовать дляавтоматизации медицинской транскрипции , что позволяет медицинским работникам уделять больше времени непосредственному уходу за пациентом и, таким образом, улучшать результаты и удовлетворенность пациентов.
Системы поддержки принятия клинических решений
CDSS — это сложные программные системы, которые помогают медицинским работникам принимать решения, анализируя информацию о пациентах и вырабатывая рекомендации по лечению, основанные на фактических данных. Такие системы обычно основаны на нескольких технологиях, включая системы, основанные на знаниях, алгоритмы машинного обучения и системы НЛП.
Чтобы привести вам пример,DXplain — это CDSS, разработанный Массачусетской больницей общего профиля для помощи медицинским работникам в постановке точных диагнозов.Система сравнивает данные пациента с данными его медицинских знаний, чтобы создать список потенциальных диагнозов, рекомендаций по дополнительным медицинским тестам и подходящих планов лечения.
Виртуальные помощники по уходу
По состоянию на май 2023 года треть медсестер в США планируют уйти с работы. Это, естественно, приведет к еще большейнехватке медсестер , с которой отрасль столкнулась после пандемии.Виртуальные помощники медсестер, которые часто сочетают в себе такие технологии, как машинное обучение, НЛП, компьютерное зрение и функции обработки данных, могут стать правильным решением этой проблемы.
Этот инструмент на базе искусственного интеллекта, обычно приложение, может общаться с пациентами через чат-ботов на основе НЛП, получать информацию о симптомах и давать рекомендации по стратегии лечения, особенно при работе с хроническими заболеваниями.
Такие приложения также могут удаленно отслеживать состояние пациента, проверять соблюдение плана лечения и предупреждать медицинского работника, когда требуется непосредственная помощь. В дополнение к снижению чрезмерной рабочей нагрузки, с которой приходится сталкиваться медицинским работникам, виртуальные помощники медсестер могут работать круглосуточно и без выходных, помогая медицинским учреждениям сокращать расходы и улучшая результаты лечения пациентов.
Одним из отличных примеров этой технологии являетсяCare Angel .Этот виртуальный помощник медсестры может быть подключен к устройству с голосовой поддержкой, такому как Amazon Echo или Google Home, для взаимодействия с пациентами с хроническими заболеваниями и, таким образом, повышения качества их ухода.
Помимо оказания поддержки пациентам и лицам, осуществляющим за ними уход, помощник собирает ценные данные и информацию для медицинских работников и помогает им повысить эффективность их планов лечения.
Анализ медицинских изображений
Независимо от того, насколько квалифицирован врач, всегда существуетриск человеческой ошибки при чтении снимков пациента.Более того, некоторые признаки просто слишком малы, чтобы их мог заметить человеческий глаз, и поэтому имеет смысл получить второе мнение от инструментов ИИ иповысить точность диагностики .
Например, несколько лет назад компания Fujifilm SonoSite разработала ультразвуковую систему с искусственным интеллектом под названием SonoSite Synchronicity .Он использует модели глубокого обучения для анализа ультразвуковых изображений в режиме реального времени, обеспечивает измерения различных анатомических структур и помогает медицинским работникам ставить более точные диагнозы.
Компания продолжает улучшать продукт и модернизировать его, чтобы удовлетворить потребности медицинских работников, работающих на переднем крае медицины.
В дополнение к улучшенной диагностике алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности на различных медицинских изображениях, помогать врачам прогнозировать реакцию пациента на лечение и предоставлять другие ценные сведения о природе определенных состояний.
Роботизированная хирургия с искусственным интеллектом
[Источник: ohcare.com]
Причина, по которой медицинские учреждения внедряют эту технологию, заключается в том, что робототехника, дополненная искусственным интеллектом, просто более точна по сравнению с традиционной хирургической практикой.
Роботы с искусственным интеллектом могут быть запрограммированы и обучены выполнять идеально точные движения, что особенно полезно при проведении опасных операций, таких как неврологические. Например,хирургическая техника да Винчи часто используется для выполнения минимально инвазивных процедур, таких как лапароскопическая хирургия.
Между прочим, это не исключает участия человека-хирурга в этом процессе. Фактически система представляет собой роботизированную руку, оснащенную хирургическими инструментами и камерой, которой полностью управляет хирург, работающий с пультом.
В целом подход роботизированной хирургии с помощью ИИ снижает риск человеческой ошибки , повышает безопасность, а в некоторых случаях дажеприводит к более быстрому выздоровлению, поскольку роботизированная хирургия обычно минимально инвазивна.
Реальные истории успеха использования ИИ в здравоохранении
Из-за множества проблем с ИИ, связанных с безопасностью данных, предвзятостью и отсутствием прозрачности, сфера здравоохранения крайне осторожно относится к внедрению искусственного интеллекта. Однако по мере того, как технологии становятся все более совершенными и адаптированными к конкретным отраслям, все больше и больше медицинских учреждений используют ИИ для улучшения результатов лечения.
Воттри вдохновляющие истории о медицинских учреждениях и медицинских компаниях, успешно использующих искусственный интеллект на благо пациентов.
Венгерские клиники используют ИИ для выявления рака молочной железы
Как и при любом заболевании, чем раньше обнаружен рак молочной железы, тем больше шансов у пациентки на выздоровление. Однако, по оценкам Национального института рака США, около 20 процентов случаев рака молочной железы упускают из виду во время скрининговой маммографии. Естественно, это еще больше нагружает врачей, особенно рентгенологов, заваленных пациентами. И снова на помощь может прийти ИИ.
В 2021 году пять больниц и клиник в Венгрии, которые ежегодно проводят более 35 000 обследований, внедрили системы искусственного интеллекта для выявления признаков рака молочной железы, которые могли остаться незамеченными.
Система скрининга была разработана Kheiron Medical Technologies , компанией по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта.Создатели передали ИИ миллионы маммограмм и привлекли рентгенологов для обучения алгоритму обнаружения раковых новообразований путем анализа формы, расположения и плотности.
После тестирования модели на более чем 275 000 случаев рака молочной железы компания заявила, что технология ИИ может обнаруживать рак, по крайней мере, так же хорошо, как врачи, как второй считыватель сканов. Кроме того, дополнительное тестирование показало, что ИИ выявляет больше злокачественных новообразований, чем люди, что увеличивает вероятность обнаружения на 13%.
С 2021 г. и по состоянию на март 2023 г. в пяти центрах MaMMa Klinika в Венгрии, использующих ИИ, было подтверждено 22 случая обнаружения рака ИИ, которые пропустили радиологи, и еще больше случаев находится в стадии рассмотрения.
В своем интервью The New York Times доктор Андрас Вадаши, директор сети клиник, говорит: «Если этот процесс спасет одну или две жизни, он того стоит».
Датская компания помогает диспетчерам 911
Если человек теряет сознание в результате внезапной остановки сердца (ВОС), его шансы на выживание падают на 10% каждые 60 секунд без СЛР или дефибрилляции. Поэтому очень важно не ждать прибытия бригады скорой помощи, а немедленно оказать необходимую помощь по указанию диспетчера. Вопрос в том, как распознать SCA через телефонный звонок?
Эта проблема вызвала созданиеCorti AI , программы, созданной датской компанией Corti SA, которая преобразовала консультации пациентов с помощью искусственного интеллекта.
Первоначально он использовал машинное обучение для анализа слов звонящего и шума на линии. Алгоритм был протестирован на более чем 150 000 звонков. В результате программное обеспечение правильно определяло остановку сердца в 93% случаев по сравнению с 73% результатов, показанных диспетчерами-людьми. Причем программа пришла к этому выводу более чем на 30 секунд быстрее. Благодаря этому диспетчеры смогли быстро провести вызывающего абонента через выполнение сердечно-легочной реанимации.
После успешного тестирования ИИ Corti SA провела крупномасштабные испытания с живыми звонками в странах по всему миру. Они также начали работу по обучению системы обнаружению других критических состояний.
В 2021 году стартап привлек 27 миллионов долларов в виде финансирования серии A для улучшения консультаций пациентов. Сегодня программа искусственного интеллекта продолжает помогать медицинским работникам в поддержке принятия решений в режиме реального времени, слушая, расшифровывая, направляя и кодируя встречи с пациентами всех видов.
Больницы Университета Дьюка борются с сепсисом
По данным Global Sepsis Alliance, сепсис ежегодно поражает от 47 до 50 миллионов человек, причем не только в развивающихся странах. В США сепсис ежегодно приводит к большему количеству смертей, чем передозировка опиоидов, рак предстательной железы и рак молочной железы вместе взятые. Кроме того, почти каждый третий пациент, умирающий в больнице, имеет сепсис, который в 87% случаев начинает развиваться еще до его поступления.
В то же время, хотя смерть от сепсиса можно предотвратить с помощью быстрой диагностики, его может быть сложно обнаружить, поскольку его симптомы являются общими для других заболеваний. Вот почему в ноябре 2018 года отделение неотложной помощи системы здравоохранения Университета Дьюка выпустило первую версию Sepsis Watch , инструмента глубокого обучения, созданного, чтобы помочь практикующим врачам выявлять ранние признаки заболевания.
На создание этого продукта у команды, которая привлекла к процессу врачей и медсестер, ушло 3,5 года. Они обучили модель ИИ с более чем 32 миллионами точек данных из более чем 42 000 стационарных случаев. В результате это, казалось бы, простое приложение для iPad каждый час просматривает данные пациентов, чтобы определить вероятность развития у них сепсиса и отметить случаи высокого риска.
В последующие годы команда улучшала и тестировала Sepsis Watch в трех больницах Дьюка. Одной из самых больших проблем при внедрении новых инструментов ИИ является не техническое развитие, а социальная интеграция.
Внедрение инноваций в ежедневный рабочий процесс клиницистов с помощью новых руководств по общению, учебных материалов и приспособления к политике на рабочем месте требует огромных усилий. И хотя еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем Sepsis Watch сможет получить широкое распространение, тот факт, что он проходит испытания в реальных больничных условиях, делает его очень многообещающим проектом.
Будущее AI и ML в здравоохранении
Будущее ИИ в медицине не так уж сложно предсказать, по крайней мере частично. В конце концов, технологии, которые мы упомянули в этой статье, еще не получили широкого распространения и, скорее всего, останутся с нами, пусть даже в более развитой форме.
Наиболее перспективными областями для решений ИИ, которые должны быть частью, являются точная медицина, разработка лекарств, дистанционное лечение пациентов, роботизированная хирургия, анализ изображений и более эффективное управление системами EHR. Другими словами, в будущем искусственного интеллекта в здравоохранении нет ничего такого, о чем вы не слышали раньше.
Однако есть аспект внедрения искусственного интеллекта, который упускают из виду многие организации здравоохранения: наш подход к разработке и развертыванию систем ИИ в здравоохранении. Вот что говорит об этом доктор Джанрико Фарруджа, президент и главный исполнительный директор клиники Майо , которая ежегодно обслуживает более 1,4 миллиона пациентов:
«Традиционная модель конвейера опирается на линейный ряд точек, от появления новых идей до превращения их в автономные продукты, которые затем могут использовать поставщики и пациенты. Вместо этого платформенный подход опирается на постоянную экосистему сотрудничества. Нам необходимо объединить поставщиков медицинских услуг, стартапы в области медицинских технологий, пациентов и плательщиков для совместного создания интегрированных решений с помощью цифровых платформ на основе лонгитюдных данных о пациентах и алгоритмов, которые постоянно совершенствуются».
Кроме того, д-р Джанрико Фарруджа подчеркивает важность защиты конфиденциальности и безопасности конфиденциальных данных пациентов при внедрении технологии искусственного интеллекта с использованием федеративной инфраструктуры данных.
«Вместо того, чтобы отправлять данные в модели ИИ, мы привносим модели ИИ в деидентифицированные данные, создавая «стеклянную стену», которая дает внешним сотрудникам доступ к результатам без того, чтобы данные покидали платформу.
Экономия затрат Решения ИИ в здравоохранении могут привести к
В разделе о преимуществах мы уже упоминали, что решения на основе ИИ могут помочь как медицинским учреждениям, так и пациентам сэкономить деньги. Но о какой экономии мы на самом деле говорим?
Согласно документу 2023 года о потенциальном влиянии ИИ на расходы на здравоохранение, более широкое внедрение ИИ может привести к экономии от 5% до 10% расходов на здравоохранение в США. Это примерно соответствует от 200 до 360 миллиардов долларов в год в долларах 2019 года в течение следующих пяти лет.
Упомянутая экономия затрат распространяется на больницы, медицинские страховые компании и частных плательщиков. Больницы, например, могутсэкономить от 4% до 11% своих общих затрат , в основном за счет оптимизации административных и клинических операций с помощью ИИ.Что касается частных плательщиков, то они могут сэкономить где-то от 7% до 9% своих общих расходов.
Существуют также финансовые льготы для больниц, которые труднее рассчитать, но, тем не менее, они чрезвычайно важны. Системы здравоохранения во всем мире переживают кризис: больницы сокращают количество важнейших услуг, таких как стационарное лечение, или полностью закрываются.
Кроме того, многие медицинские учреждения борются с нехваткой кадров, обострившейся во время пандемии COVID-19. Решения ИИ могут помочь больницам и клиникам автоматизировать процедурные задачи и освободить своих медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на лечении пациентов, что имеет первостепенное значение.
Вместе с инструментами оптимизации ресурсов на основе ИИ автоматизация ухода потенциально может помочь больницам лечить больше пациентов с тем же количеством персонала, улучшать качество обслуживания пациентов и, таким образом, увеличивать доход.
Заключение
С ростом распространенности хронических заболеваний, изменением образа жизни и технологическими достижениями в отрасли современное здравоохранение фокусируется на профилактике и ранней диагностике, чтобы оправдать ожидания пациентов. И роль алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения имеет решающее значение для такого подхода, не говоря уже о финансовой выгоде, которую они могут принести медицинским работникам.
Понятно, что инвестиции в робототехнику и другие сложные технологии могут стоить невероятных денег для небольших или недостаточно финансируемых медицинских учреждений. Тем не менее, проект искусственного интеллекта, направленный на автоматизацию административных задач или интеграцию виртуальных помощников по уходу, может быть более чем реалистичным, особенно если он выполняется аутсорсинговой компанией по разумной цене.
Если вы ищете способы рационализировать рабочий процесс вашей организации с помощью искусственного интеллекта, Mind Studios готова помочь вам с возможными стратегиями внедрения, которые соответствуют вашему бюджету. Заполните короткую контактную форму, и наша команда по развитию бизнеса запланирует для вас бесплатную консультацию в ближайшее время.
2