Fremtiden for AI i helsevesenet: Forvandler det medisinske landskapet

Kunstig intelligens (KI) omformer allerede tradisjonelle bransjer og tilfører dem nytt potensial. Medisinsk sektor er intet unntak, og nær fremtid for KI i helsevesenet er lys. I dag vil vi utforske dette, snakke om hvordan KI allerede har påvirket bransjen og hva som kommer videre.

Vi vil dekke bruken av KI i medisinske prosesser, dens effekt på ansatte, og måter å redusere risikoer forbundet med teknologien. Vår dekning vil ta for seg KI som den komplekse, revolusjonerende teknologien den har vist seg å være. Til syvende og sist vil du se det fulle bildet av KIs innvirkning på helsevesenet.

Selv om kunstig intelligens er en vidtspennende teknologi, vil ikke alt være umiddelbart relevant for helsesektoren. For eksempel hjelper ikke ting som generativ KI til med å behandle pasientdata og assistere leger. Følgende aspekter av KI er imidlertid nyttige:

KI-verktøy fungerer innen ulike medisinske felt, som radiologi, legemiddelforskning, pasientbehandling med mer. Ved å anvende KI kan leger fremskynde arbeidet sitt og gi bedre omsorg til sine klienter. Integrering av mer moderne løsninger åpner for andre potensielle bruksområder samtidig som det endrer hvordan medisinske prosesser fungerer.

Selv i disse relativt tidlige stadiene av adopsjon ser fremtiden for kunstig intelligens i helsevesenet lys ut. Etter hvert som modellene blir mer forfinet og lærer å takle mer komplekse oppgaver, forventer vi å se ytterligere automatisering og mer intrikat dataarbeid.

Forskere er enige og understreker viktigheten av å samle inn data av høy kvalitet. Dette er en allerede relevant problemstilling som bare vil bli mer akutt med tiden. Hvis vi ønsker de lovede sykdomsspådommene, er det avgjørende at sykehusene perfeksjonerer modellene de bruker og utfører mye testing. Derfor er det viktig å forstå dagens bruk av KI før vi snakker om den lyse fremtiden for KI i helsevesenet.

Så, hvilke typer kunstig intelligens gagner for tiden bransjen og setter tonen for fremtiden? Vi har talt følgende:

Maskinlæring: Nevrale nettverk og dyp læring

Moderne helsevesen handler om data – å samle inn pasienters vitale tegn, behandle deres medisinske historier og kvantifisere informasjon for å hjelpe forskning. Dette gjør maskinlæring og nevrale nettverk til de perfekte verktøyene for å strukturere og analysere disse dataene.

Ved å mate alle dataene inn i nettverkene, kan helseinstitusjoner ta mer informerte beslutninger og behandle pasienter mer effektivt. Dessuten kan dyp læring påvirke hvor mye en lege får ut av medisinsk bildediagnostikk. Dette påvirker direkte ikke bare nåværende pasienttilfeller, men også vår forståelse av arbeidet. Derfor bidrar det til å videreutvikle teknologien og gjøre fremskritt innen pasientdataanalyse.

Naturlig språkbehandling

Leger er sterkt avhengige av notater og forskning utført både av dem selv og deres kolleger, og bruker disse dataene til å trekke egne konklusjoner og hjelpe pasienter. Ved å stole på NLP-systemer kan vi analysere enorme mengder data og registrere dem, lage sammendrag av dem og tolke dem. Dette fjerner behovet for at leger går gjennom alt manuelt, noe som frigjør dem til å fokusere på pasienter.

NLP brukes allerede med hell for semantisk analyse og informasjonsbehandling. Med mer utvikling kan de imidlertid tilby dypere innsikt. De kan også bidra til å forstå talemønstrene til pasienter med hjerneskader og bygge terapeutiske forbindelser med dem.

Regelbaserte ekspertsystemer

Vi er vant til å tenke på KI som en fersk trend, noe som har blitt relevant først nylig. Men regelbaserte ekspertsystemer beviser at det ikke er tilfellet, da de først ble introdusert helt tilbake på 1950-tallet. Javisst, den nåværende tilstanden er mye annerledes enn fortiden, men det er en god illustrasjon av hvordan teknologi har utviklet seg i flere tiår med stor effekt.

Dette er "hvis-da"-systemer, som fungerer som porter i databehandling, etter regler som leger har satt. De kan være ganske nyttige for en rekke automatiseringsformål, men blir noe tungvinte når de står overfor store datamengder eller regelsett. Som et resultat er det lite sannsynlig at vi vil se dem, i hvert fall i denne versjonen, i den lyse fremtiden for KI i helsevesenet.

Fysiske roboter

Roboter er ennå ikke på et futuristisk nivå som fulltidspleiere, selvfølgelig, men de kan forbedre automatiseringen. Roboter kan utføre medisinske prosedyrer, spore inventar og transportere medisinsk utstyr i områder med høy smitterisiko.

Disse anvendelsene bidrar til å redusere risikoer for helsepersonell, effektivisere fysisk arbeid og fjerne sjansen for menneskelige feil i invasive prosedyrer. Selv i disse første stadiene av robotbruken kan vi se et stort potensial.

Robotics Process Automation (RPA)

Til slutt brukes selvlærende programvare til å automatisere dataregistrering, reseptkontroll og fakturering. Dette er kanskje ikke de mest prangende applikasjonene, men de bidrar til å redusere rutinearbeid og optimalisere sykehusprosesser. Dette reduserer belastningen på de ansatte uten å ofre produktivitet. Derfor vil RPA sannsynligvis bli en enda større faktor i det fremtidige omfanget av KI i helsevesenet.

Nå som du vet hvilke teknologier feltet bruker, la oss snakke om hvordan de brukes med noen praktiske eksempler. Før vi begynner å liste dem, ønsker vi raskt å nevne noen av medisinområdene som dekkes:

Bildeanalyse

Fra røntgenbilder til ultralyd må leger ofte undersøke pasienters kroppsbilder nøye for å oppdage avvik. Selv om vi alle forventer at de skal gjøre det uten hjelp, basert utelukkende på deres ekspertise, er dette ikke ideelt. Spesielt når en godt trent KI-modell kan gjennomsøke bildet etter de minste detaljer, og oppdage ting som et menneskeøye aldri vil se. Hva er fremtiden for KI i helsevesenet uten å stole på slike fremskritt?

Sykehusprosesser

KI kan bidra til å automatisere lagerstyring, fakturering og til og med pasientkommunikasjon. I stedet for at sykepleiere og annet personell utfører repeterende, rutinepregede oppgaver, kan programvare håndtere dem. For kommunikasjon mener vi åpenbart bare de enkleste tingene, som registrering og innsamling av tilbakemeldinger. Til syvende og sist frigjør disse små automatiseringene dine ansatte til å håndtere mer presserende saker.

Fjernovervåking av pasienter

Leger bruker allerede IoT-enheter for å holde øye med pasienters vitale tegn og spore restitusjonen deres når de er utenfor sykehuset. Ved å bruke KI-behandling og -analyse kan prosessen imidlertid bli mer raffinert. Vi vil kunne tydelig se trender i ens helse og sette tilpassede varsler og varslinger for spesifikke scenarier reflektert av data.

Legemiddelforskning

Å utvikle et nytt legemiddel er en enormt tidkrevende prosess som krever massive mengder prøving og feiling. Men selv nå bruker selskaper KI for å filtrere datasettene sine og teste hypoteser. Dette fremskynder legemiddelutviklingen og bringer oss dermed nærmere å finne kurer for store sykdommer. Som et resultat er den håpefulle fremtiden for KI innen helsevesen og legemiddeloppdagelse nærmere enn noensinne.

Vi ville vært ufullstendige hvis vi ignorerte det faktum at KI møter noen potensielle problemer i medisinsk bruk. For eksempel vil sikkerhet alltid være relevant og avgjørende. Vi vil berøre det i vår seksjon om etiske hensyn, men det er tilstrekkelig å si at alle data som mates til KI må begrenses. Å tillate tredjeparter å få tilgang til pasientdata er uakseptabelt og risikerer store søksmål.

Så er det det sosiale elementet. Ikke alle er klare til å omfavne den potensielle fremtiden for KI i helsevesenet, og noen pasienter er direkte redde for teknologiske løsninger. Dette er hvor det påligger leger og medisinske institusjoner å utdanne folk og hjelpe dem med å omfavne KI. Å forklare at det kan redde ens liv eller i det minste forbedre restitusjonen er en god tilnærming.

Til slutt er det utfordringen med å trene KI godt. Hvis modellen bruker et mangelfullt datasett, kan den som et resultat gjøre feil. Det er viktig å ta seg tid og mate KI rikelig med data for å forbedre nøyaktigheten.

Mens det er bekymringer for at KI og automatisering kan skyve folk ut av jobbene sine, bør denne bekymringen være minimal når det gjelder helsevesenet. Fremtiden for KI i medisin vil sentreres rundt å gjøre de ansattes jobber enklere i stedet for å erstatte dem. Selv om robotassistenter kan ta på seg noen av pliktene til menneskelige sykepleiere, er det lite sannsynlig at de vil bli brukt som fullskala erstatninger.

I stedet vil KI redusere antall prosesser arbeidsstyrken må dekke, noe som gjør jobbene deres enklere. I tillegg vil det tillate dem å gi mye mer nyansert helsehjelp til pasienter, med prediktiv omsorg og høynivå risikovurderinger. Men vi skal snakke mer om det nedenfor.

Det finnes omfattende forskning om temaet KI-bruk i medisin og hvordan det kan påvirke pasienter. En stor bekymring er hvordan KI kan håndtere pasientenes behov for empati, ettersom fremtiden for kunstig intelligens i helsevesenet kommer. Robotassistenter er for tiden ikke i stand til å gi den ekte omsorgen som menneskelig personale tilbyr, noe som gjør dem dårlig egnet til å ta vare på pasienter med alvorlige sykdommer.

På samme måte er det et spørsmål om hvilke sosiale grupper som får tilgang til KI-bruk, ettersom lavinntektsområder og sykehus i disse områdene sannsynligvis ikke vil motta samme nivå av teknologi. Dette reiser spørsmålet om å tilby fremskritt innen KI likt, slik at alle kan dra nytte av den nye funksjonaliteten.

Til slutt er det spørsmålet om personvern for data, som for tiden stort sett håndteres gjennom lovgivning som GDPR og HIPAA. Det er imidlertid også viktig for helseinstitusjoner å ta ansvar og arbeide for å sikre at pasientdata behandles på en forsvarlig måte. Å holde KI-modellen lukket med tilstrekkelige sikkerhetstiltak er avgjørende for å arbeide med denne teknologien.

Vi forventer at KI de kommende årene vil spille en stor rolle i prediktiv helseomsorg, der den hjelper leger med å oppdage tidlige tegn på sykdommer og forhindre dem. Dessuten vil de kunne oppdage felles faktorer som fører til spesifikke sykdommer og isolere dem for å finne årsakssammenhengen.

KI kan også bidra til å koble sammen alle sykehus, og etablere en sømløs universell synkronisering. Dette vil fremskynde pasientbehandlingen og garantere at ingen medisinsk historie går tapt. I tillegg åpner det for muligheten til å besøke hvilken som helst medisinsk tjenesteleverandør uten å foreta foreløpige konsultasjoner.

Til slutt kan KI brukes til risikovurdering, nøyaktig analyse av en pasients status basert på gitte data. Dette vil gjøre det mulig for leger å anbefale livsstilsendringer og tidlig medisinering, samt prioritere pasienter bedre.

Vi har diskutert den lovende fremtiden for KI i helsevesenet, men JetBase liker ikke bare å observere. I stedet tar vi tak i nye teknologier og prosjekter og bringer fremtiden nærmere. Hvis du vil ligge foran konkurrentene og utvikle løsninger som revolusjonerer tjenestene dine nå, er vi teamet for deg.

Vårt tiår med erfaring i markedet har dekket saker i mange bransjer, inkludert helsevesenet. Vi har laget omfattende nettapper for pasient behandling og overvåking, og hjelper klinikker med å levere tjenester av høy kvalitet. JetBase-utviklerne har lært alt det er å vite om medisinsk koding og tilpasning av UI/UX til en bransje hvor hvert sekund er dyrebart.

JetBase har også laget en mobilapp som integreres med IoT-enheter for fjernovervåking av pasienter, inkludert KI. Vår lettvekts Flutter-baserte løsning samlet inn og analyserte data med automatisk synkronisering, slik at leger kunne holde oversikt over hver av pasientene sine. Takket være denne høypresisjonsdataanalysen i stor skala, kan sykehusene bedre forstå pasientenes restitusjonsprosesser.

Det er ingen utfordring vi ikke takler, og teamet vårt er godt rustet til å håndtere arbeid med kunstig intelligens, samt lage SaaS-løsninger og flerplattformprogramvare. Vi dekker hele livssyklusen til en løsning, fra konseptualisering til lansering og vedlikehold. Teamet vårt er stolte av utmerket kommunikasjon og å overgå kundenes forventninger.

Hvis dette høres appellerende ut og du ønsker å innlede fremtiden for kunstig intelligens i helsevesenet, vil vi gjerne samarbeide. Bare send oss en forespørsel, så vil vi konsultere deg og tilby et team for å utvikle din løsning.