AI ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพทำงานได้ดีขึ้นได้อย่างไร: ประโยชน์และเรื่องราวความสำเร็จ

เมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมอื่นๆ การนำ AI มาใช้ในการดูแลสุขภาพค่อนข้างช้า ไม่น่าแปลกใจเลย: ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพมีความซับซ้อนสูง มักไม่มีโครงสร้าง และได้รับการคุ้มครองอย่างเข้มงวดตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว ซึ่งทำให้ยากต่อการพัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะสมและฝึกอบรมอย่างถูกต้อง

นอกจากนี้ อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพยังค่อนข้างอนุรักษ์นิยมอยู่เสมอ และด้วยเหตุผลที่ดี บุคลากรทางการแพทย์มีหน้าที่รับผิดชอบต่อสวัสดิภาพและชีวิตของผู้ป่วย ทำให้พวกเขาระมัดระวังอย่างมากเกี่ยวกับความเสี่ยงของเทคโนโลยีใหม่ๆ

ถึงกระนั้น การนำ AI มาใช้ในการดูแลสุขภาพก็ค่อยๆ เร่งตัวขึ้น โดยเทคโนโลยีมีความก้าวหน้ามากขึ้นและปรับให้เข้ากับอุปสรรคในการแบ่งปันข้อมูลของอุตสาหกรรมได้ดียิ่งขึ้น ในปี 2565 เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ระดับโลกในตลาดการดูแลสุขภาพมีมูลค่า 1.54 หมื่นล้านดอลลาร์ จากปี 2566 ถึง 2573 คาดว่าจะเติบโตที่อัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 37.5%

ในบทความนี้ เราจะอธิบายถึงประโยชน์ที่มีอิทธิพลมากที่สุดของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ สำรวจเทคโนโลยี AI ประเภทต่างๆ ที่ใช้ในอุตสาหกรรม และแบ่งปันเรื่องราวความสำเร็จของบุคลากรทางการแพทย์ที่ได้นำมาใช้แล้ว

ประโยชน์ของเทคโนโลยี AI ในด้านการดูแลสุขภาพ

ปัญญาประดิษฐ์เป็นคำที่ค่อนข้างคลุมเครือ และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกันจำนวนมากอยู่ภายใต้ร่มของมัน ดังนั้น ก่อนที่จะพูดถึงประโยชน์ของการรวม AI เข้ากับระบบการดูแลสุขภาพ เรามาพิจารณาว่าเทคโนโลยีใดที่ใช้ในภาคส่วนนี้กันแน่

โดยทั่วไป สถานพยาบาลและบริการด้านเทคโนโลยีด้านสุขภาพส่วนใหญ่ใช้แมชชีนเลิร์นนิง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อฝึกอัลกอริทึม AI ตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ และเตรียมมันให้พร้อมสำหรับการทำงานต่างๆ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในการดูแลสุขภาพเพื่อทำความเข้าใจภาษามนุษย์ และด้วยเหตุนี้จึงฝึกระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตีความเอกสาร รายงาน และอื่นๆ สุดท้าย แต่ไม่ท้ายสุด ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการด้านการบริหารและทางคลินิก

เหตุใดเทคโนโลยีเหล่านี้จึงคุ้มค่าที่จะสำรวจหากคุณทำงานในอุตสาหกรรมนี้ ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดสามประการของ AI ในด้านการดูแลสุขภาพจะช่วยให้คุณเข้าใจได้

ปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย

จากการวิจัยในปี 2022 โดย Agency for Healthcare Research and Quality พบว่า 7.4 ล้านข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยผิดพลาดเกิดขึ้นทุกปีในสหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียว ในกรณีเหล่านี้ 2.6 ล้านราย ผู้ป่วยต้องเผชิญกับความเสียหายที่สามารถป้องกันได้ ข้อผิดพลาดเพิ่มเติมอีก 370,000 รายการนำไปสู่ความพิการถาวรหรือเสียชีวิต

สถิติที่น่าตกใจดังกล่าวพิสูจน์ให้เห็นว่าการวินิจฉัยผิดพลาดเป็นหนึ่งในปัญหาเร่งด่วนที่สุด ในการดูแลสุขภาพยุคใหม่ และปัญญาประดิษฐ์สามารถเป็นส่วนสำคัญของการแก้ปัญหา

การวินิจฉัยผิดพลาดมักเกิดจากการขาดประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยหรือบุคลากรทางการแพทย์เพียงเพราะตึงเครียดเกินไปกับผู้ป่วยจำนวนมากที่อยู่ภายใต้การดูแลของพวกเขา เทคโนโลยี AI สามารถวิเคราะห์เวชระเบียนหลายปีและค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามกรณีได้เร็วกว่าที่มนุษย์ทำได้

ยิ่งไปกว่านั้น โซลูชั่น AI บางอย่างในการดูแลสุขภาพยังสามารถตรวจจับโรคที่คุกคามชีวิตได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ทำนายความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ของผู้ป่วย และช่วยให้แพทย์สร้างแผนการรักษาที่แม่นยำได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การดูแลผู้ป่วยส่วนบุคคล

ข้อดีอย่างหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ในการดูแลสุขภาพคือการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่างบุคลากรทางการแพทย์ โซลูชัน AI สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงข้อมูลประวัติทางการแพทย์และรูปแบบการใช้ชีวิตของผู้ป่วย จึงทำให้ผู้ปฏิบัติงานมีเวลาว่างในการสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคล

AI ยังถูกนำมาใช้ในการแพทย์ที่มีความแม่นยำ ซึ่งหมายความว่าอัลกอริธึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจีโนมของผู้ป่วยเพื่อระบุการกลายพันธุ์ของยีนหรือตัวชี้วัดทางชีวภาพ และทำให้คาดการณ์เกี่ยวกับการตอบสนองต่อการรักษาบางอย่างได้ สิ่งนี้สามารถช่วยผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ ในการปรับแผนการรักษาให้เหมาะกับผู้ป่วยแต่ละราย และปรับปรุงผลการรักษา

นอกจากนี้ โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ร่วมกับ IoT (เซ็นเซอร์ อุปกรณ์สวมใส่ ฯลฯ) ช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์ ปรับปรุงการติดตามผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ ด้วยการส่งการแจ้งเตือนในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงหรือปัญหาใดๆ

อิทธิพลสุดท้ายนี้ต่อการดูแลเฉพาะบุคคลนั้นไม่ค่อยชัดเจนนัก แต่เทคโนโลยี AI ในการดูแลสุขภาพถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ผู้ป่วยทางการแพทย์ที่มีอาการคล้ายกันหรือการวินิจฉัยเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์และรูปแบบของสภาวะทางการแพทย์ได้ดียิ่งขึ้น

นอกจากการตอบสนองทางการแพทย์ที่ดีขึ้นแล้ว สิ่งนี้ยังช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถสนทนาอย่างรอบรู้และละเอียดกับผู้ป่วยเกี่ยวกับลักษณะของอาการของพวกเขา และสร้างความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นและเชื่อถือได้ระหว่างแพทย์กับผู้ป่วย ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับความสบายทางอารมณ์ของผู้ป่วย

ประหยัดค่าใช้จ่าย

ประโยชน์ทางการเงินที่ชัดเจนที่สุดของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในโรงพยาบาลน่าจะมาจากระบบอัตโนมัติของงานธุรการ ไม่จำเป็นต้องมีการลงทุนที่มีราคาแพงเหมือนที่เทคโนโลยีหุ่นยนต์ทำ แต่ยังคงช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานมีเวลาและทรัพยากรในการดูแลผู้ป่วยโดยตรง ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นและรายได้ที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามนั่นไม่ใช่ทั้งหมด

การวินิจฉัยที่ผิดพลาด การดูแลผู้ป่วยที่ไม่เหมาะสม และ การใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพทำให้ผู้ให้บริการด้านการรักษาพยาบาลต้องเสียเงินตามรายงานเกี่ยวกับการเรียกร้องการทุจริตต่อหน้าที่ในหมู่แพทย์ของสหรัฐอเมริการะหว่างปี 2535-2557 ค่าชดเชยโดยเฉลี่ยสำหรับการเรียกร้องดังกล่าวอยู่ที่ประมาณ 329,565 ดอลลาร์

และตามที่เราสร้างไว้ก่อนหน้านี้ AI ในทางการแพทย์ช่วยให้แพทย์สร้างแผนการรักษาที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้นและลดความเสี่ยงของการวินิจฉัยผิดพลาด การทุจริตต่อหน้าที่ และลดค่าใช้จ่ายในการชดเชย

ตัวอย่างของ AI ในการดูแลสุขภาพ

มีโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI จำนวนมากสำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพที่กำลังมาแรงในขณะนี้ ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะแยกแยะให้เหลือเพียง 5 รายการ อย่างไรก็ตาม เราเลือกตัวเลือกที่ได้รับการพูดถึงมากที่สุด ซึ่งทั้งหมดแตกต่างกันในแง่ของงบประมาณที่จำเป็นสำหรับการใช้งาน แต่ก็คุ้มค่าที่จะสำรวจ

ระบบอัตโนมัติของงานธุรการและเวิร์กโฟลว์

สามารถใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับปรุงงานด้านการบริหารที่เชื่อมโยงกับการดำเนินงานขององค์กรด้านการดูแลสุขภาพเกือบทุกด้าน ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่การจัดกำหนดการนัดหมายโดยอัตโนมัติผ่านแชทบอท การเรียกเก็บเงินค่ารักษาพยาบาล การคัดแยกผู้ป่วย การจัดการสินค้าคงคลัง และ การจัดการ EHR

เพื่อให้ตัวอย่างชัดเจนยิ่งขึ้น ลองแยกตัวอย่างการทดสอบผู้ป่วย หลังจากได้รับข้อมูลของผู้ป่วยแล้ว เครื่องมือ AI จะสามารถวิเคราะห์อาการและประวัติทางการแพทย์ของพวกเขาเพื่อระบุความรุนแรงของอาการและระดับความเร่งด่วนด้านการรักษาพยาบาล ด้วยวิธีนี้ ผู้ป่วยในสภาวะวิกฤตสามารถถูกทำเครื่องหมายว่ามีความสำคัญสูงและได้รับการดูแลที่จำเป็นเร็วกว่าผู้ป่วยที่ไม่วิกฤต

AI ยังสามารถใช้สำหรับ การถอดความทางการแพทย์โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์ใช้เวลามากขึ้นในการดูแลผู้ป่วยโดยตรง และทำให้ผลลัพธ์และความพึงพอใจของผู้ป่วยดีขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: วิธีพัฒนาแอพนัดหมายแพทย์สำหรับคลินิก: ประโยชน์และคุณสมบัติหลัก

ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก

CDSS เป็นระบบซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนซึ่งช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในการตัดสินใจโดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยและเสนอคำแนะนำการรักษาตามหลักฐาน ระบบดังกล่าวมักจะใช้เทคโนโลยีที่หลากหลาย รวมถึงระบบฐานความรู้ อัลกอริทึม ML และระบบ NLP

เพื่อเป็นตัวอย่างDXplain เป็น CDSS ที่พัฒนาโดย Massachusetts General Hospital เพื่อช่วยเหลือบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัยที่ถูกต้องระบบจะเปรียบเทียบข้อมูลผู้ป่วยกับข้อมูลความรู้ทางการแพทย์เพื่อสร้างรายการการวินิจฉัยที่เป็นไปได้ คำแนะนำสำหรับการทดสอบทางการแพทย์เพิ่มเติม และแผนการรักษาที่เหมาะสม

ผู้ช่วยพยาบาลเสมือนจริง

ในเดือนพฤษภาคม 2566 พยาบาล 1 ใน 3 ของสหรัฐฯ วางแผนที่จะลาออกจากงาน สิ่งนี้จะนำไปสู่การขาดแคลนพยาบาล ที่เลวร้ายยิ่งกว่าเดิม ซึ่งอุตสาหกรรมนี้ต้องเผชิญตั้งแต่เกิดโรคระบาดผู้ช่วยพยาบาลเสมือนจริงซึ่งมักจะรวมเทคโนโลยีต่างๆ เช่น ML, NLP, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และฟังก์ชันการประมวลผลข้อมูล อาจเป็นทางออกที่เหมาะสมสำหรับความท้าทายนี้

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ โดยทั่วไปจะเป็นแอป สามารถสื่อสารกับผู้ป่วยผ่านแชทบอทที่ใช้ NLP รับข้อมูลเกี่ยวกับอาการ และให้คำแนะนำเกี่ยวกับกลยุทธ์การรักษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับอาการเรื้อรัง

แอพดังกล่าวยังสามารถติดตามอาการของผู้ป่วยจากระยะไกล ตรวจสอบการปฏิบัติตามแผนการรักษา และแจ้งเตือนบุคลากรทางการแพทย์เมื่อจำเป็นต้องได้รับการดูแลโดยตรง นอกเหนือจากการลดภาระงานที่หนักหนาสาหัสของบุคลากรทางการแพทย์ที่ต้องรับมือแล้ว ผู้ช่วยพยาบาลเสมือนยังสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และช่วยสถานพยาบาลลดค่าใช้จ่ายในขณะที่ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย

หนึ่งในตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของเทคโนโลยีนี้คือCare Angelผู้ช่วยพยาบาลเสมือนนี้สามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ที่เปิดใช้งานเสียง เช่น Amazon Echo หรือ Google Home เพื่อโต้ตอบกับผู้ป่วยที่มีอาการเรื้อรังและปรับปรุงคุณภาพการดูแลของพวกเขา

นอกจากการให้การสนับสนุนผู้ป่วยและผู้ดูแลแล้ว ผู้ช่วยยังรวบรวมข้อมูลที่มีค่าและข้อมูลเชิงลึกสำหรับบุคลากรทางการแพทย์ และช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพของแผนการดูแลของพวกเขา

การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์

ไม่ว่าแพทย์จะมีคุณสมบัติเพียงใด ก็ยังมีความเสี่ยงที่จะเกิดความผิดพลาดของมนุษย์ เมื่ออ่านการสแกนของผู้ป่วยยิ่งไปกว่านั้น สัญญาณบางอย่างนั้นเล็กเกินกว่าที่สายตามนุษย์จะมองเห็นได้ และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการขอความเห็นที่สองจากเครื่องมือ AI จึงเหมาะสมและปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัย

ตัวอย่างเช่น เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา Fujifilm SonoSite ได้พัฒนาระบบอัลตราซาวนด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเรียกว่า SonoSite Synchronicityใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ภาพอัลตราซาวนด์แบบเรียลไทม์ ให้การวัดโครงสร้างทางกายวิภาคต่างๆ และช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์วินิจฉัยได้แม่นยำยิ่งขึ้น

บริษัทยังคงปรับปรุงผลิตภัณฑ์และอัปเกรดอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของแพทย์ผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานในแนวหน้าของยา

นอกจากการวินิจฉัยที่ดีขึ้นแล้ว อัลกอริทึม AI ยังสามารถระบุรูปแบบในภาพทางการแพทย์ต่างๆ ช่วยแพทย์คาดการณ์การตอบสนองของผู้ป่วยต่อการรักษา และให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าอื่นๆ เกี่ยวกับธรรมชาติของอาการบางอย่าง

หุ่นยนต์ช่วยผ่าตัดด้วย AI

[ที่มา: ohcare.com]

เหตุผลที่สถานพยาบาลกำลังนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ เนื่องจากหุ่นยนต์ที่ได้รับการปรับปรุงด้วยปัญญาประดิษฐ์นั้นแม่นยำกว่าเมื่อเทียบกับการผ่าตัดแบบดั้งเดิม

หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถตั้งโปรแกรมและฝึกให้เคลื่อนไหวได้อย่างแม่นยำอย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำการผ่าตัดที่อันตราย เช่น การผ่าตัดทางระบบประสาท ตัวอย่างเช่นเทคนิคการผ่าตัดแบบ da Vinci มักใช้ในการทำหัตถการที่มีการบุกรุกน้อยที่สุด เช่น การผ่าตัดผ่านกล้อง

อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้ไม่ได้กีดกันศัลยแพทย์มนุษย์ออกจากกระบวนการนี้ ความจริงแล้ว ระบบเกี่ยวข้องกับแขนหุ่นยนต์ที่ติดตั้งเครื่องมือผ่าตัดและกล้อง ซึ่งศัลยแพทย์ควบคุมการทำงานของคอนโซลอย่างสมบูรณ์

โดยรวมแล้ว วิธีการผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ช่วยด้วย AI ช่วยลดความเสี่ยงของความผิดพลาดของมนุษย์ ปรับปรุงความปลอดภัยและในบางกรณี ยังนำไปสู่การฟื้นตัวได้เร็วขึ้นเนื่องจากโดยทั่วไปแล้วการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์จะบุกรุกน้อยที่สุด

เรื่องราวความสำเร็จในชีวิตจริงของการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ

เนื่องจากความท้าทายหลายอย่างของ AI ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูล ความลำเอียง และการขาดความโปร่งใส วงการแพทย์จึงระมัดระวังอย่างมากเกี่ยวกับการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ อย่างไรก็ตาม ด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้ามากขึ้นและปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมเฉพาะ สถานพยาบาลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ก็หันมาใช้ AI เพื่อปรับปรุงผลการรักษา

ต่อไปนี้เป็นเรื่องราวที่สร้างแรงบันดาลใจ 3 เรื่อง เกี่ยวกับสถานพยาบาลและบริษัทเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่ประสบความสำเร็จในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อประโยชน์ของผู้ป่วย

คลินิกในฮังการีใช้ AI เพื่อตรวจหามะเร็งเต้านม

เช่นเดียวกับโรคอื่นๆ ยิ่งตรวจพบมะเร็งเต้านมเร็วเท่าไหร่ ผู้ป่วยก็ยิ่งมีโอกาสหายมากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ตามที่สถาบันมะเร็งแห่งชาติของสหรัฐฯ ประเมินไว้ ประมาณร้อยละ 20 ของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมจะพลาดการตรวจแมมโมแกรม สิ่งนี้สร้างแรงกดดันให้กับแพทย์โดยเฉพาะรังสีแพทย์ที่มีผู้ป่วยล้นมือ และเป็นอีกครั้งที่ AI อาจเข้ามาช่วยเหลือ

ในปี 2564 โรงพยาบาลและคลินิก 5 แห่งในฮังการี ซึ่งดำเนินการตรวจคัดกรองมากกว่า 35,000 ครั้งในแต่ละปี ใช้ระบบ AI เพื่อช่วยตรวจหาสัญญาณของมะเร็งเต้านมที่อาจถูกมองข้าม

ระบบคัดกรองได้รับการพัฒนาโดย Kheiron Medical Technologies บริษัทซอฟต์แวร์ AIผู้สร้างป้อนแมมโมแกรมนับล้านให้กับ AI และจ้างนักรังสีวิทยาให้สอนอัลกอริทึมเพื่อตรวจหาการเติบโตของมะเร็งโดยการวิเคราะห์รูปร่าง ตำแหน่ง และความหนาแน่น

หลังจากทดสอบแบบจำลองกับมะเร็งเต้านมกว่า 275,000 ราย บริษัทอ้างว่าเทคโนโลยี AI สามารถตรวจจับมะเร็งได้เช่นเดียวกับแพทย์ในฐานะเครื่องอ่านการสแกนครั้งที่สอง ยิ่งไปกว่านั้น การทดสอบเพิ่มเติมพบว่า AI สามารถระบุมะเร็งได้มากกว่ามนุษย์ ทำให้อัตราการตรวจจับเพิ่มขึ้น 13%

ตั้งแต่ปี 2564 จนถึงเดือนมีนาคม 2566 ศูนย์การแพทย์ MaMMa Klinika 5 แห่งในฮังการีที่ใช้ AI มีการยืนยัน 22 กรณีของ AI ที่ตรวจพบมะเร็งที่นักรังสีวิทยาพลาดไป และอีกหลายกรณีอยู่ระหว่างการตรวจสอบ

ในการให้สัมภาษณ์กับ The New York Times ดร. Andras Vadaszy ผู้อำนวยการเครือคลินิกกล่าวว่า "หากกระบวนการนี้ช่วยชีวิตหนึ่งหรือสองชีวิตได้ มันก็คุ้มค่า"

บริษัทเดนมาร์กช่วยเหลือผู้สั่งการ 911

หากคนหมดสติจากภาวะหัวใจหยุดเต้นกะทันหัน (SCA) โอกาสรอดชีวิตของพวกเขาจะลดลง 10% ทุกๆ 60 วินาทีโดยไม่ต้องทำ CPR หรือการกระตุ้นหัวใจ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะไม่รอให้ EMT มาถึง แต่ต้องให้ความช่วยเหลือที่จำเป็นทันทีด้วยคำแนะนำจากผู้มอบหมายงาน คำถามคือ SCA จะรับรู้ผ่านทางโทรศัพท์ได้อย่างไร

ปัญหานี้ก่อให้เกิดการสร้างCorti AI ซึ่งเป็นโปรแกรมที่สร้างขึ้นโดยบริษัท Corti SA ของเดนมาร์ก ซึ่งได้เปลี่ยนการให้คำปรึกษาของผู้ป่วยด้วยปัญญาประดิษฐ์

ในขั้นต้น จะใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์คำพูดของผู้โทรและเสียงในสาย อัลกอริทึมได้รับการทดสอบกับการโทรมากกว่า 150,000 ครั้ง ผลที่ตามมาคือ ซอฟต์แวร์ตรวจพบภาวะหัวใจหยุดเต้นได้อย่างถูกต้องใน 93% ของกรณี เทียบกับผลลัพธ์ 73% ที่มนุษย์มอบหมาย ยิ่งกว่านั้น โปรแกรมมาถึงข้อสรุปนี้เร็วกว่า 30 วินาที ด้วยเหตุนี้ ผู้มอบหมายงานจึงสามารถแนะนำผู้โทรผ่านการทำ CPR ได้อย่างรวดเร็ว

หลังจากประสบความสำเร็จในการทดสอบ AI Corti SA ได้ทำการทดลองขนาดใหญ่ด้วยการโทรสดในประเทศต่างๆ ทั่วโลก พวกเขายังเริ่มดำเนินการฝึกอบรมระบบเพื่อตรวจจับสภาวะวิกฤตอื่นๆ

ในปี 2021 สตาร์ทอัพระดมทุนซีรีส์ A ได้ 27 ล้านดอลลาร์เพื่อปรับปรุงการให้คำปรึกษาผู้ป่วย วันนี้ โปรแกรม AI ยังคงช่วยบุคลากรทางการแพทย์ด้วยการสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์โดยการฟัง ถอดความ ชี้แนะ และเข้ารหัสการเผชิญหน้าของผู้ป่วยทุกประเภท

โรงพยาบาล Duke University ต่อสู้กับภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด

จากข้อมูลของ Global Sepsis Alliance โรคติดเชื้อส่งผลกระทบต่อผู้คนระหว่าง 47 ถึง 50 ล้านคนต่อปี ไม่ใช่แค่ในประเทศกำลังพัฒนาเท่านั้น ในสหรัฐอเมริกา ภาวะติดเชื้อในกระแสเลือดนำไปสู่การเสียชีวิตมากกว่าการใช้ยา opioid เกินขนาด มะเร็งต่อมลูกหมาก และมะเร็งเต้านมรวมกันทุกปี ยิ่งไปกว่านั้น เกือบ 1 ใน 3 ของผู้ป่วยที่เสียชีวิตในโรงพยาบาลมีภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด ซึ่งเริ่มพัฒนาก่อนที่จะมาถึงใน 87% ของผู้ป่วยทั้งหมด

ในขณะเดียวกัน แม้ว่าการเสียชีวิตจากภาวะติดเชื้อในกระแสเลือดสามารถป้องกันได้ด้วยการวินิจฉัยที่รวดเร็ว แต่การตรวจหาได้ยากเนื่องจากอาการนี้พบได้บ่อยในโรคอื่นๆ นั่นคือเหตุผลที่ในเดือนพฤศจิกายน 2018 แผนกฉุกเฉินของ Duke University Health System ได้เปิดตัว Sepsis Watch เวอร์ชันแรก ซึ่งเป็นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่สร้างขึ้นเพื่อช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพตรวจพบสัญญาณเริ่มต้นของโรค

ทีมงานซึ่งมีส่วนร่วมกับแพทย์และพยาบาลในกระบวนการนี้ใช้เวลา 3,5 ปีในการผลิตผลิตภัณฑ์นี้ พวกเขาฝึกฝนโมเดล AI ด้วยจุดข้อมูลมากกว่า 32 ล้านจุดจากกรณีผู้ป่วยในมากกว่า 42,000 ราย ด้วยเหตุนี้ แอป iPad ที่ดูเรียบง่ายนี้จึงตรวจสอบข้อมูลของผู้ป่วยทุกชั่วโมงเพื่อระบุความน่าจะเป็นที่พวกเขาจะพัฒนาการติดเชื้อและระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง

ในปีต่อๆ มา ทีมงานได้ทำการปรับปรุงและทดสอบ Sepsis Watch ในสถานที่ของโรงพยาบาล Duke สามแห่ง หนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการนำเครื่องมือ AI ใหม่ๆ มาใช้ไม่ใช่การพัฒนาด้านเทคนิค แต่เป็นการบูรณาการทางสังคม

การผสานรวมนวัตกรรมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ประจำวันของแพทย์ผ่านแนวทางการสื่อสารใหม่ๆ สื่อการฝึกอบรม และการปรับให้เข้ากับการเมืองในที่ทำงานต้องใช้ความพยายามอย่างมาก และในขณะที่ยังมีหนทางอีกยาวไกลก่อนที่ Sepsis Watch จะแพร่หลาย ความจริงที่ว่ามันถูกทดสอบในสภาพแวดล้อมจริงของโรงพยาบาล ทำให้มันเป็นโครงการที่มีแนวโน้มมาก

อนาคตของ AI & ML ในการดูแลสุขภาพ

อนาคตของ AI ในทางการแพทย์ไม่ใช่เรื่องยากที่จะคาดเดา อย่างน้อยก็บางส่วน ท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีที่เรากล่าวถึงในบทความนี้ยังไม่ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายและมีแนวโน้มที่จะอยู่กับเรา แม้ว่าจะอยู่ในรูปแบบที่มีการพัฒนามากขึ้นก็ตาม

พื้นที่ที่มีแนวโน้มมากที่สุดสำหรับโซลูชัน AI ที่จะเป็นส่วนหนึ่งของ ได้แก่ การแพทย์ที่แม่นยำ การค้นคว้ายา การรักษาผู้ป่วยทางไกล การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ การวิเคราะห์ภาพ และการจัดการระบบ EHR ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง อนาคตของ AI ในการดูแลสุขภาพนั้นไม่มีอะไรที่คุณไม่เคยได้ยินมาก่อน

อย่างไรก็ตาม มีแง่มุมของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพหลายแห่งมองข้าม นั่นคือแนวทางของเราในการพัฒนาและปรับใช้ระบบ AI ในการดูแลสุขภาพ นี่คือสิ่งที่ Dr. Gianrico Farrugia ประธานและซีอีโอของ Mayo Clinic ซึ่งให้บริการผู้ป่วยมากกว่า 1.4 ล้านคนในแต่ละปี กล่าวถึงเรื่องนี้:

“รูปแบบไปป์ไลน์แบบดั้งเดิมอาศัยชุดของจุดต่างๆ เชิงเส้น ตั้งแต่การคิดไอเดียใหม่ๆ ไปจนถึงการเปลี่ยนให้เป็นผลิตภัณฑ์แบบสแตนด์อโลน ซึ่งผู้ให้บริการและผู้ป่วยสามารถนำไปใช้ได้ แนวทางของแพลตฟอร์มอาศัยระบบนิเวศของการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่องแทน เราจำเป็นต้องรวบรวมผู้ให้บริการ บริษัทอุปกรณ์ทางการแพทย์ สตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีด้านสุขภาพ ผู้ป่วย และผู้ชำระเงิน เพื่อร่วมกันสร้างโซลูชันแบบบูรณาการผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล โดยอิงจากข้อมูลผู้ป่วยระยะยาวและอัลกอริทึมที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป”

นอกจากนี้ ดร. Gianrico Farrugia ยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนเมื่อนำเทคโนโลยี AI มาใช้โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่รวมศูนย์

“แทนที่จะส่งข้อมูลไปยังโมเดล AI เรากำลังนำโมเดล AI ไปใช้กับข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน โดยสร้าง 'กำแพงแก้ว' ที่ช่วยให้ผู้ทำงานร่วมกันภายนอกเข้าถึงผลลัพธ์โดยที่ข้อมูลไม่เคยออกจากแพลตฟอร์ม

ดูข้อมูลเพิ่มเติม: 7 อันดับเทรนด์เทคโนโลยีด้านการดูแลสุขภาพในปี 2023

โซลูชัน AI ที่ประหยัดต้นทุนในการดูแลสุขภาพสามารถนำไปสู่

ในส่วนเกี่ยวกับสิทธิประโยชน์ เราได้กล่าวไว้แล้วว่าโซลูชัน AI สามารถช่วยทั้งสถานพยาบาลและผู้ป่วยประหยัดเงินได้ แต่เรากำลังพูดถึงการประหยัดต้นทุนจริง ๆ เท่าไร?

จากเอกสารในปี 2023 เกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของ AI ต่อการใช้จ่ายด้านการดูแลสุขภาพ การนำ AI ไปใช้ในวงกว้างอาจทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลของสหรัฐฯ ได้ 5% ถึง 10% สิ่งนี้แปลโดยประมาณเป็น 200,000 ล้านถึง 360,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีในปี 2019 ดอลลาร์ภายในห้าปีข้างหน้า

การประหยัดค่าใช้จ่ายดังกล่าวครอบคลุมโรงพยาบาล ประกันสุขภาพ และผู้จ่ายเงินส่วนตัว ตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้ระหว่าง 4% ถึง 11% ของค่าใช้จ่ายทั้งหมด ส่วนใหญ่ผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพด้านการบริหารและคลินิกโดยใช้ AIสำหรับผู้จ่ายเงินส่วนตัว พวกเขาสามารถประหยัดเงินได้ระหว่าง 7% ถึง 9% ของการใช้จ่ายทั้งหมด

นอกจากนี้ยังมีผลประโยชน์ด้านการเงินสำหรับโรงพยาบาลที่คำนวณได้ยากกว่า แต่ก็มีความสำคัญอย่างยิ่ง ระบบการรักษาพยาบาลทั่วโลกกำลังเผชิญกับวิกฤต โดยโรงพยาบาลลดจำนวนบริการที่สำคัญ เช่น การดูแลผู้ป่วยในหรือปิดตัวลงทั้งหมด

นอกจากนี้ สถานพยาบาลหลายแห่งกำลังประสบปัญหาขาดแคลนบุคลากร ซึ่งเลวร้ายลงในช่วงการระบาดของโควิด-19 โซลูชัน AI สามารถเป็นหนทางสำหรับโรงพยาบาลและคลินิกในการทำให้ขั้นตอนต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ และทำให้บุคลากรทางการแพทย์มีอิสระในการมุ่งเน้นไปที่การรักษาผู้ป่วย ซึ่งมีความสำคัญเป็นอันดับแรก

เมื่อใช้ร่วมกับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบการดูแลอัตโนมัติอาจช่วยให้โรงพยาบาลรักษาผู้ป่วยได้มากขึ้นด้วยจำนวนบุคลากรเท่าเดิม มอบประสบการณ์ผู้ป่วยที่ดีขึ้น และเพิ่มรายได้

อ่านเพิ่มเติม: การพัฒนาเว็บไซต์ทางการแพทย์: การสร้างเว็บไซต์ทางการแพทย์ที่ทันสมัยและทันสมัย

บทสรุป

ด้วยความแพร่หลายของโรคเรื้อรังที่เพิ่มขึ้น วิถีชีวิตที่เปลี่ยนไป และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม การดูแลสุขภาพยุคใหม่จึงมุ่งเน้นไปที่การดูแลเชิงป้องกันและการวินิจฉัยตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังของผู้ป่วย และบทบาทของอัลกอริธึม AI และ ML ก็มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแนวทางดังกล่าว ไม่ต้องพูดถึงผลประโยชน์ทางการเงินที่พวกเขาสามารถมอบให้กับผู้ให้บริการด้านการแพทย์

การลงทุนในวิทยาการหุ่นยนต์และเทคโนโลยีที่ซับซ้อนอื่นๆ อาจทำให้เสียเงินจำนวนมหาศาลสำหรับสถานพยาบาลขนาดเล็กหรือมีเงินทุนไม่เพียงพอ อย่างไรก็ตาม โครงการ AI ที่มีเป้าหมายเพื่อทำให้งานธุรการเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือการผสานรวมผู้ช่วยพยาบาลเสมือนจริงนั้นสามารถทำได้จริงมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากดำเนินการโดยบริษัทเอาท์ซอร์สด้วยอัตราที่สมเหตุสมผล

หากคุณกำลังมองหาวิธีปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ขององค์กรของคุณผ่านปัญญาประดิษฐ์ Mind Studios พร้อมที่จะแนะนำคุณเกี่ยวกับกลยุทธ์การใช้งานที่เป็นไปได้ซึ่งเหมาะสมกับงบประมาณของคุณ กรอกแบบฟอร์มติดต่อสั้นๆ แล้วทีมพัฒนาธุรกิจของเราจะนัดเวลาให้คำปรึกษาฟรีให้คุณในไม่ช้า

2