W jaki sposób uczenie maszynowe zmienia zasady gry w branży opieki zdrowotnej?

Uczenie maszynowe napędza ogromne ulepszenia i innowacje w branży opieki zdrowotnej. Przyspiesza postęp w operacjach klinicznych, opracowywaniu leków, chirurgii i zarządzaniu danymi.

Pandemia Covid-19 jeszcze bardziej popchnęła sektor opieki zdrowotnej do aktywnego przyjmowania tej nowoczesnej technologii.

Co ważniejsze, pacjenci odniosą największe korzyści, ponieważ technologia może poprawić ich wyniki zdrowotne, analizując najlepsze dla nich plany leczenia. ML umożliwia dokładniejsze wykrywanie choroby na wczesnym etapie, pomagając zmniejszyć liczbę ponownych przyjęć w szpitalach i klinikach.

W tym artykule dowiemy się, jakie są kluczowe zastosowania uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej i jak ta technologia na nowo definiuje branżę dzięki jej wyjątkowym zaletom.

Zaczynajmy!

Główne zastosowania uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej

Od maksymalizacji wydajności szpitala po postawienie dokładnej diagnozy, technologie ML okazały się być dobrodziejstwem dla branży medycznej. Oto kilka głównych aplikacji uczenia maszynowego w branży opieki zdrowotnej, aby lepiej angażować użytkowników i generować większe przychody.

Leczenie personalizujące

Oferowanie spersonalizowanych terapii jest jednym z kluczowych przypadków użycia uczenia maszynowego w dziedzinie opieki zdrowotnej. Umożliwia organizacjom opieki zdrowotnej zapewnienie spersonalizowanej opieki nad pacjentem poprzez analizę historii medycznej pacjentów, objawów i testów. Stosując ML w medycynie i opiece zdrowotnej, lekarze mogą opracowywać spersonalizowane terapie i przepisywać leki ukierunkowane na określone choroby u poszczególnych pacjentów.

Dzięki ML organizacje opieki zdrowotnej mogą również mieć dostęp do analiz opartych na elektronicznej dokumentacji medycznej pacjenta. Pomaga to lekarzom w szybszym podejmowaniu decyzji o tym, jaki rodzaj leczenia najlepiej odpowiada pacjentowi.

Ponadto uczenie maszynowe w opiece zdrowotnej może pomóc lekarzom w ustaleniu, czy pacjent jest gotowy na konieczne zmiany leków. Pomaga to od samego początku wywołać właściwe leczenie.

Wykrywanie oszustw

Według Departamentu Sprawiedliwości USA 3% roszczeń zdrowotnych w tym kraju jest fałszywych. To przekłada się na sto miliardów dolarów straconych rocznie. Korzystając z modeli uczenia maszynowego , branża opieki zdrowotnej może wykrywać nieprawidłowe roszczenia, zanim zostaną zapłacone, oraz przyspieszyć zatwierdzanie, przetwarzanie i opłacanie ważnych roszczeń. Oprócz wykrywania oszustw ubezpieczeniowych, ML zapobiega również kradzieży danych pacjentów.

Wiodące organizacje opieki zdrowotnej, takie jak Harvard Pilgrim Health, wykorzystują technologie AI i ML, aby wykorzenić oszustwa w opiece zdrowotnej. Używają systemów wykrywania oszustw opartych na ML, aby identyfikować roszczenia i wykrywać podejrzane zachowania.

Wykrywanie chorób we wczesnych stadiach

Istnieje wiele chorób, które należy wykryć na wczesnym etapie, aby określić plan leczenia i pomóc pacjentom zapewnić sobie dobry styl życia.

Połączenie nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów w ramach uczenia maszynowego zapewnia lepszą pomoc lekarzom we wczesnym wykrywaniu chorób. ML porównuje nowe dane ze starymi danymi dotyczącymi konkretnej choroby, a jeśli objawy są sygnalizowane czerwoną flagą, lekarze mogą podjąć odpowiednie działania.

Chirurgia wspomagana robotem

Roboty chirurgiczne z napędem ML zrewolucjonizowały operacje pod względem dokładności i szybkości. Systemy te mogą wykonywać skomplikowane zabiegi chirurgiczne ze zmniejszoną utratą krwi, skutkami ubocznymi lub ryzykiem bólu. Dodatkowo powrót do zdrowia po operacji jest znacznie szybszy i łatwiejszy.

Centrum Medyczne Uniwersytetu w Maastricht jest jednym z najlepszych przykładów uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej. Do zszywania małych naczyń krwionośnych, nie grubszych niż 0,03 milimetra, używa robota chirurgicznego z napędem ML.

Korzystając z ML w medycynie i opiece zdrowotnej, specjaliści i chirurdzy uzyskują dostęp do informacji w czasie rzeczywistym i wglądu w aktualny stan zdrowia pacjenta. To z kolei umożliwia świadczeniodawcom podejmowanie inteligentnych decyzji przed, w trakcie i po zabiegach, aby zapewnić najlepsze wyniki. Przeczytaj tutaj, aby dowiedzieć się, jak roboty będą kształtować przyszłość pracy .

Analiza błędów w receptach

W samych Stanach Zjednoczonych od 5 000 do 7 000 osób umiera rocznie z powodu błędów w receptach. Błędy te często wynikają z wadliwych interfejsów EHR — lekarze wybierają niewłaściwe leki z rozwijanego menu lub mylą się w jednostkach dawkowania. W takich przypadkach technologie ML mogą być zbawicielem.

Modele ML analizują historyczne dane EHR i porównują z nimi nowe recepty. Te recepty, które odbiegają od typowych wzorców, są oznaczane, aby lekarze mogli je przejrzeć i dostosować.

Na przykład Brigham and Women's Hospital korzysta z systemu opartego na ML do wykrywania błędów w receptach. W ciągu roku system zidentyfikował 10 668 potencjalnych błędów, a 79% z nich miało wartość kliniczną, dzięki czemu szpitalowi udało się zaoszczędzić 1,3 miliona dolarów na kosztach opieki zdrowotnej.

Oprócz oszczędności kosztów, system wykrywania błędów oparty na ML zwiększa jakość opieki, zapobiegając przedawkowaniu leków i zagrożeniom dla zdrowia.

[Przeczytaj również: Przewodnik po optymalizacji EHR, aby Twoja oferta opieki zdrowotnej była wydajna ]

Pomoc w badaniach i próbach klinicznych

Badania i próby kliniczne są kosztownymi i długotrwałymi procesami. Jest ku temu dobry powód – nowe leki i procedury medyczne, zanim zostaną powszechnie zastosowane, powinny zostać udowodnione jako bezpieczne. Zdarzają się jednak przypadki, w których rozwiązanie musi zostać uwolnione tak szybko, jak to możliwe – jak w przypadku szczepionek na COVID-19.

Na szczęście algorytmy uczenia maszynowego mogą skrócić ten proces. Algorytmy te mogą pomóc w określeniu najlepszej próbki do badania, zebraniu większej liczby punktów danych, przeanalizowaniu bieżących danych od uczestników badania i zmniejszeniu błędów opartych na danych.

Odkrywanie i tworzenie leków

Jest to jedna z głównych korzyści uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej . ML ma możliwość odkrywania nowych leków, które oferują dużą wartość ekonomiczną dla farmaceutyków, szpitali i nowych metod leczenia dla pacjentów. Sprawia również, że proces tworzenia leków jest szybszy i niezwykle opłacalny.

Atomwise jest jedną z takich firm farmaceutycznych, która wykorzystuje superkomputery, które wyprowadzają terapię z baz danych struktury molekularnej. W 2015 r. Atomwise wykorzystał swoją technologię głębokiego uczenia się, aby dowiedzieć się, jakie leki na rynku można przeprojektować w celu leczenia wirusa Ebola. Z powodzeniem znaleźli dwa leki, które mogą pomóc zmniejszyć ryzyko epidemii.

Analiza, która zajęłaby kilka lat, odbyła się w ciągu jednego dnia dzięki technologii opartej na Atomwise ML.

[Przeczytaj również: Jak transformacja cyfrowa zmienia branżę opieki zdrowotnej ?]

Automatyzacja diagnostyki obrazu

Szpitale i kliniki używają ML do rozpoznawania nieprawidłowości w różnego rodzaju obrazach medycznych , takich jak MRI lub skany radiologiczne. Rozpoznawanie obrazu pomaga lekarzom w diagnozowaniu infekcji wątroby i nerek, guzów, poprawianiu rokowań na raka i nie tylko.

Najlepszym przykładem percepcji wizualnej opartej na ML jest narzędzie wykorzystywane przez Szpital Uniwersytecki UVA. Wykorzystując algorytmy ML , narzędzie analizuje obrazy z biopsji dzieci w celu odróżnienia celiakii od enteropatii środowiskowej, robiąc to równie rzetelnie, jak robią to lekarze.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się kluczowym aplikacjom uczenia maszynowego i przypadkom użycia uczenia maszynowego w branży opieki zdrowotnej, przyjrzyjmy się wyzwaniom związanym z wdrażaniem technologii ML istotnych dla branży opieki zdrowotnej.

Wyzwania związane z przyjmowaniem ML w opiece zdrowotnej

Szerokie wdrażanie innowacyjnych technologii, takich jak AI i ML, wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Od braku wysokiej jakości danych po bezpieczeństwo pacjentów, branża opieki zdrowotnej wykorzystująca oprogramowanie i technologie oparte na uczeniu maszynowym napotyka wiele przeszkód na drodze.

Przyjrzyjmy się więc im:

Bezpieczeństwo pacjenta

Decyzje podejmowane przez algorytmy uczenia maszynowego całkowicie opierają się na danych, na których zostały nauczone. Jeśli dane wejściowe są niewiarygodne lub błędne, wynik również będzie błędny. Błędna decyzja może zaszkodzić pacjentowi, a nawet spowodować jego śmierć.

Brak danych jakościowych

Wyniki uzyskiwane z algorytmów uczenia maszynowego zależą od jakości wprowadzonych do nich danych. Niestety dane medyczne nie zawsze są tak precyzyjne i ustandaryzowane, jak to często bywa. Istnieją luki w zapisach, niedokładności w profilach i inne trudności. Tak więc, zanim zastosujesz narzędzie do uczenia maszynowego, będziesz musiał poświęcić czas na zbieranie, czyszczenie, weryfikację i strukturyzację danych do jego celów.

Obawy dotyczące prywatności

Kolejnym kluczowym wyzwaniem związanym z wdrażaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej jest ilość gromadzonych danych zawierających informacje wrażliwe lub poufne. To z kolei wymaga wdrożenia dodatkowych środków bezpieczeństwa. Dlatego ważne jest, aby znaleźć odpowiednią firmę zajmującą się tworzeniem oprogramowania ML, która może zaoferować szereg opcji bezpieczeństwa, aby zapewnić odpowiednią obsługę danych klientów.

Przyszłość ML w opiece zdrowotnej

Przyszłość ML w sektorze opieki zdrowotnej rysuje się w jasnych barwach. Pomimo pewnych wyzwań, ML już teraz poprawia doświadczenia pacjentów, praktykę medyczną klinicystów i działalność przemysłu farmaceutycznego. A podróż dopiero się zaczęła. Według Grand View Research , oczekuje się, że globalna sztuczna inteligencja i ML na rynku opieki zdrowotnej będą rozwijać się ze złożonym rocznym tempem wzrostu (CAGR) wynoszącym 38,4% od 2022 do 2030 roku.

Rosnące zbiory danych cyfrowych informacji dotyczących zdrowia pacjentów, rosnące zapotrzebowanie na medycynę spersonalizowaną oraz rosnące zapotrzebowanie na zmniejszenie kosztów opieki to tylko niektóre z głównych sił napędowych wzrostu rynku.

Dodatkowo w nadchodzących latach mogą powstać zaprogramowane roboty, które będą pomagać lekarzom na sali operacyjnej. Technologie oparte na ML w opiece zdrowotnej mogą umożliwić lekarzom zminimalizowanie ryzyka podczas operacji poprzez dotarcie do najdrobniejszych szczegółów leczenia.

Uczenie maszynowe w branży opieki zdrowotnej umożliwia także „wirtualne biopsje” i rozwija innowacyjną dziedzinę radiomiki. Wykorzystanie uczenia maszynowego i narzędzi sztucznej inteligencji do uzyskiwania wglądu może tworzyć szybsze i dokładniejsze alerty dla pracowników służby zdrowia.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w opiece zdrowotnej mogą również zapewniać wcześniejsze ostrzeżenia o stanach takich jak napady padaczkowe lub posocznica, które często wymagają intensywnej analizy bardzo złożonych zbiorów danych.

Wykorzystywanie ML do oceny ryzyka, wspomagania decyzji klinicznych i wczesnego ostrzegania to tylko niektóre z istotnych obszarów rozwoju tego rewolucyjnego podejścia.

Uczenie maszynowe z pewnością rozszerzy swoją bazę w opiece zdrowotnej w nadchodzących latach. Dlatego pracownicy służby zdrowia i klinicyści muszą zacząć wykorzystywać uczenie maszynowe na swoją korzyść.

W jaki sposób Appinventiv może pomóc Twojej firmie wdrożyć uczenie maszynowe?

W Appinventiv nasz zespół profesjonalistów może pomóc w opracowaniu niestandardowych rozwiązań oprogramowania opartych na uczeniu maszynowym, uwzględniających cele biznesowe związane z opieką zdrowotną. Nasza wiedza techniczna i doświadczenie w branży mogą pomóc w urzeczywistnieniu Twojej wizji.

Jednym z naszych udanych projektów w tej dziedzinie jest aplikacja YouCOMM opracowana do łączenia pacjentów szpitalnych z pielęgniarkami w celu uzyskania pomocy medycznej w czasie rzeczywistym. System pozwala pacjentom dzwonić/powiadamiać personel za pomocą gestów głową lub komend głosowych.

Od czasu uruchomienia aplikacji ponad 5 sieci szpitali w USA korzysta z rozwiązania YouCOMM.

Jeśli szukasz również usług opracowywania oprogramowania AI i ML lub chcesz zrozumieć , w jaki sposób uczenie maszynowe jest wykorzystywane w opiece zdrowotnej , skontaktuj się z naszymi ekspertami. Pomożemy Ci wdrożyć uczenie maszynowe w rozwiązaniach opieki zdrowotnej i zaspokoić Twoje potrzeby w najbardziej przyjazny technologicznie sposób.