Framtiden för AI inom hälso- och sjukvården: Förändrar det medicinska landskapet

Artificiell intelligens (AI) omformar redan traditionella industrier och tillför dem ny potential. Medicinsektorn är inget undantag, och den nära framtiden för AI inom sjukvården ser ljus ut. Idag vill vi utforska detta, prata om hur AI redan har påverkat branschen och vad som kommer härnäst.

Vi kommer att behandla användningen av AI i medicinska processer, dess effekt på personalen och sätt att mildra risker associerade med tekniken. Vår täckning kommer att behandla AI som den komplexa, revolutionerande teknik den har visat sig vara. I slutändan kommer du att se den fullständiga bilden av AI:s påverkan på sjukvården.

Även om artificiell intelligens är en omfattande teknik, kommer inte allt av den att vara omedelbart relevant för sjukvårdsbranschen. Till exempel hjälper inte saker som generativ AI direkt till att bearbeta patientdata och assistera läkare. Däremot är följande aspekter av AI användbara:

AI-verktyg fungerar inom olika medicinska områden, såsom radiologi, läkemedelsforskning, patienthantering och mer. Genom att tillämpa AI kan läkare påskynda sitt arbete och ge bättre vård till sina klienter. Att integrera modernare lösningar öppnar upp för andra potentiella användningsområden samtidigt som det förändrar hur medicinska processer fungerar.

Även i dessa relativt tidiga stadier av adoption verkar framtiden för artificiell intelligens inom sjukvården ljus. När modellerna blir mer förfinade och lär sig att hantera mer komplexa uppgifter förväntar vi oss att se ytterligare automatisering och mer intrikat dataarbete.

Forskare håller med, och betonar vikten av att samla in högkvalitativ data. Detta är en redan relevant fråga som bara kommer att bli mer akut med tiden. Om vi vill ha de utlovade sjukdomsprognoserna är det avgörande att sjukhusen perfektionerar de modeller de använder och utför mycket tester. Därför är det viktigt att förstå den nuvarande användningen av AI innan vi pratar om den ljusa framtiden för AI inom sjukvården.

Så, vilka typer av artificiell intelligens gynnar för närvarande branschen och sätter tonen för framtiden? Vi har räknat upp följande:

Maskininlärning: Neurala nätverk och djupinlärning

Modern sjukvård handlar om data – att samla in patienters vitalparametrar, bearbeta deras medicinska historik och kvantifiera information för att underlätta forskning. Detta gör maskininlärning och neurala nätverk till de perfekta verktygen för att strukturera och analysera den datan.

Genom att mata in all data i nätverken kan vårdinstitutioner fatta mer informerade beslut och hantera patienter effektivare. Dessutom kan djupinlärning påverka hur mycket en läkare utläser från medicinsk bildbehandling. Detta påverkar direkt inte bara nuvarande patientfall utan också vår förståelse av arbetet. Därför hjälper det till att vidareutveckla tekniken och göra framsteg inom patientdataanalys.

Naturlig språkbehandling

Läkare förlitar sig i stor utsträckning på anteckningar och forskning gjorda både av dem själva och deras kollegor, och använder den datan för att dra sina egna slutsatser och hjälpa patienter. Genom att förlita sig på NLP-system kan vi analysera stora mängder data och registrera den, skapa sammanfattningar av den och tolka den. Detta tar bort behovet för läkare att manuellt gå igenom allt, vilket frigör dem att fokusera på patienter.

NLP används redan framgångsrikt för semantisk analys och informationsbehandling. Med mer utveckling kan de dock erbjuda djupare insikter. De kan också hjälpa till att förstå talmönster hos patienter med hjärnskador och bygga terapeutiska kontakter med dem.

Regelbaserade expertsystem

Vi är vana vid att tänka på AI som en ny trend, något som blivit relevant först nyligen. Men regelbaserade expertsystem bevisar att så inte är fallet, eftersom de introducerades redan på 1950-talet. Visserligen skiljer sig den nuvarande situationen mycket från det förflutna, men det är en bra illustration av hur tekniken har utvecklats under årtionden med stor effekt.

Dessa är "om-då"-system, som fungerar som grindar i databearbetning och följer regler som läkare ställer in. De kan vara ganska praktiska för en mängd automatiseringsändamål men blir något besvärliga när de står inför stora datamängder eller regeluppsättningar. Som ett resultat är det osannolikt att vi kommer att se dem, åtminstone i denna version, i den ljusa framtiden för AI inom sjukvården.

Fysiska robotar

Robotar är ännu inte på den futuristiska nivån av heltidsvårdare, men de kan höja nivån på automatiseringen. Robotar kan utföra medicinska procedurer, spåra lager och transportera medicinsk utrustning i områden med hög kontaminationsrisk.

Dessa applikationer hjälper till att minska riskerna för sjukvårdspersonal, effektivisera fysiskt arbete och eliminera risken för mänskliga fel vid invasiva ingrepp. Redan i dessa första steg av robotikens användning kan vi se stor potential.

Robotisk processautomatisering

Slutligen används självlärande programvara för att automatisera datainmatning, receptkontroll och fakturering. Dessa kanske inte är de mest flashiga applikationerna, men de hjälper till att minska rutinarbetet och optimera sjukhusprocesser. Detta minskar belastningen på de anställda utan att offra någon produktivitet. Därför kommer RPA sannolikt att bli en ännu större faktor i AI:s framtida omfattning inom sjukvården.

Nu när du vet vilka tekniker området använder, låt oss prata om hur de används med några praktiska exempel. Innan vi börjar lista dem vill vi snabbt nämna några av de medicinska områden som omfattas:

Bildanalys

Från röntgenbilder till ultraljud behöver läkare ofta noggrant undersöka patientens bilder för att upptäcka avvikelser. Även om vi alla förväntar oss att de ska göra det utan hjälp, enbart baserat på sin expertis, är detta inte idealiskt. Särskilt när en välutbildad AI-modell kan genomsöka bilden efter de minsta detaljerna och upptäcka saker som ett mänskligt öga aldrig kommer att göra. Vad är framtiden för AI inom sjukvården utan att förlita sig på sådana framsteg?

Sjukhusprocesser

AI kan hjälpa till att automatisera lagerhållning, fakturering och till och med patientkommunikation. Istället för att sjuksköterskor och annan personal utför repetitiva, rutinmässiga uppgifter, kan programvara hantera dem. För kommunikation menar vi uppenbarligen bara de enklaste sakerna, såsom registrering och insamling av feedback. I slutändan frigör dessa små automatiseringar dina anställda att hantera mer pressande frågor.

Fjärrövervakning av patienter

Läkare använder redan IoT-enheter för att hålla ett öga på patienters vitalparametrar och spåra deras återhämtning när de är utanför sjukhuset. Men genom att använda AI-bearbetning och analys kan processen bli mer förfinad. Vi kommer att kunna tydligt upptäcka trender i ens hälsa och ställa in anpassade varningar och meddelanden för specifika scenarier som återspeglas av data.

Läkemedelsforskning

Att skapa ett nytt läkemedel är en enormt tidskrävande process som kräver massiva mängder trial and error. Men även nu använder företag AI för att filtrera sina dataset och testa hypoteser. Detta snabbar upp läkemedelsutvecklingen och för oss därmed närmare att upptäcka botemedel mot stora sjukdomar. Som ett resultat är den hoppfulla framtiden för AI inom sjukvården och läkemedelsupptäckt närmare än någonsin.

Vi skulle vara försumliga om vi ignorerade det faktum att AI stöter på vissa potentiella problem vid medicinsk användning. Till exempel kommer säkerhet alltid att vara relevant och avgörande. Vi kommer att beröra det i vårt avsnitt om etiska överväganden, men det räcker med att säga att all data som matas till AI måste begränsas. Att lämna några medel för tredje parter att få tillgång till patientdata är oacceptabelt och riskerar stora stämningsansökningar.

Sedan finns det den sociala aspekten. Inte alla är redo att omfamna den potentiella framtiden för AI inom sjukvården, och vissa patienter är rent ut sagt rädda för teknologiska lösningar. Det är här det faller på läkare och medicinska institutioner att utbilda människor och hjälpa dem att omfamna AI. Att förklara att det kan rädda ens liv eller åtminstone förbättra ens återhämtning är ett bra tillvägagångssätt.

Slutligen finns utmaningen med att träna AI väl. Om modellen använder en bristfällig datamängd kan det leda till fel. Det är viktigt att ta sin tid och mata AI:n rikligt med data för att förbättra dess noggrannhet.

Även om det finns farhågor om att AI och automatisering kan driva ut människor från sina jobb, bör denna oro vara minimal när det gäller sjukvården. Framtiden för AI inom medicinen kommer att kretsa kring att göra de anställdas jobb enklare istället för att ersätta dem. Även om robotiserade hjälpare skulle kunna ta över vissa uppgifter från mänskliga sjuksköterskor, är det osannolikt att de kommer att användas som fullskaliga ersättare.

Istället kommer AI att minska antalet processer som personalen måste hantera, vilket gör deras jobb enklare. Dessutom kommer det att göra det möjligt för dem att tillhandahålla en mycket mer nyanserad sjukvård till patienter, med prediktiv vård och högnivåriskbedömningar. Men vi kommer att prata mer om det nedan.

Det finns omfattande forskning om ämnet AI-användning inom medicinen och hur det kan påverka patienter. En stor oro är hur AI skulle hantera patienternas behov av empati när framtiden för artificiell intelligens inom sjukvården anländer. Robotiserade hjälpare kan för närvarande inte erbjuda den genuina vård som mänsklig personal erbjuder, vilket gör dem dåligt lämpade att vårda patienter med allvarliga sjukdomar.

På samma sätt finns frågan om vilka sociala grupper som får tillgång till AI-användning, eftersom låginkomstområden och sjukhus i dessa områden sannolikt inte kommer att få samma teknologinivå. Detta väcker frågan om att tillhandahålla AI-framsteg jämställt, så att alla kan dra nytta av den nya funktionaliteten.

Slutligen finns frågan om dataskydd, som för närvarande främst hanteras genom lagstiftning som GDPR och HIPAA. Det är dock också viktigt för vårdinstitutioner att ta ansvar och arbeta för att säkerställa att patientdata behandlas på lämpligt sätt. Att hålla AI-modellen stängd med tillräckliga säkerhetsrutiner är avgörande för att arbeta med denna teknik.

Vi förväntar oss att AI under de kommande åren kommer att spela en stor roll i prediktiv hälsovård, vilket hjälper läkare att upptäcka tecken på sjukdomar tidigt och förebygga dem. Dessutom kommer de att kunna upptäcka gemensamma faktorer som leder till specifika sjukdomar och isolera dem för att hitta orsakssambanden.

AI kan också hjälpa till att koppla samman alla sjukhus och etablera en sömlös universell synkronisering. Detta skulle påskynda patienthanteringen och garantera att ingen medicinsk historik går förlorad. Dessutom öppnar det upp möjligheten att besöka vilken vårdgivare som helst utan att göra preliminära konsultationer.

Slutligen kan AI användas för riskbedömning, där patientens status analyseras noggrant baserat på tillhandahållen data. Detta kommer att göra det möjligt för läkare att rekommendera livsstilsförändringar och tidig medicinering, samt att prioritera patienter bättre.

Vi har diskuterat den lovande framtiden för AI inom sjukvården, men JetBase gillar inte bara att observera. Istället tar vi oss an nya tekniker och projekt och för framtiden närmare. Om du vill ligga steget före konkurrenterna och skapa lösningar som förnyar dina tjänster nu, är vi teamet för dig.

Vårt decennium av erfarenhet på marknaden har omfattat fall inom många branscher, inklusive hälsovården. Vi har skapat omfattande webbappar för patient bearbetning och övervakning, vilket hjälper kliniker att tillhandahålla högkvalitativa tjänster. JetBase-utvecklarna lärde sig allt som finns att veta om medicinsk kodning och anpassning av UI/UX till en bransch där varje sekund är dyrbar.

JetBase har också skapat en mobilapp som integreras med IoT-enheter för fjärrövervakning av patienter inklusive AI. Vår lätta Flutter-baserade lösning samlade in och analyserade data med automatisk synkronisering, vilket lät läkare hålla koll på var och en av sina patienter. Tack vare denna högprecisionsdataanalys i stor skala kan sjukhus bättre förstå patienternas återhämtningsprocesser.

Det finns ingen utmaning vi inte tar oss an och vårt team är välutrustat för att hantera arbete med artificiell intelligens, samt att skapa SaaS-lösningar och multiproform-programvara. Vi täcker hela livscykeln för en lösning, från konceptualisering till lansering och underhåll. Vårt team är stolt över utmärkt kommunikation och att överträffa kunders förväntningar.

Om detta låter tilltalande och du vill leda in framtiden för artificiell intelligens inom sjukvården, skulle vi gärna samarbeta. Bara skicka oss en förfrågan, så kommer vi att konsultera dig och erbjuda ett team för att utveckla din lösning.