Cum devine învățarea automată o schimbare a jocului în industria sănătății?

Învățarea automată conduce la îmbunătățiri și inovații masive în industria sănătății. Accelerează progresele în operațiunile clinice, dezvoltarea medicamentelor, intervenții chirurgicale și gestionarea datelor.

Pandemia de Covid-19 a împins și mai mult sectorul sănătății să adopte în mod activ această tehnologie modernă.

Mai important, pacienții vor beneficia cel mai mult, deoarece tehnologia le poate îmbunătăți rezultatele asupra sănătății analizând cele mai bune planuri de tratament pentru ei. ML este capabil să detecteze boala într-un stadiu incipient cu mai multă acuratețe, ajutând la reducerea numărului de readmisiuni în spitale și clinici.

În acest articol, vom afla aplicațiile cheie ale învățării automate în domeniul sănătății și modul în care această tehnologie redefinește industria cu beneficiile sale excepționale.

Sa incepem!

Aplicații majore ale învățării automate în domeniul sănătății

De la maximizarea eficienței spitalelor până la realizarea unui diagnostic precis, tehnologiile ML s-au dovedit a fi un avantaj pentru industria sănătății. Iată câteva aplicații majore de învățare automată din industria sănătății pentru a interacționa mai bine cu utilizatorii și pentru a genera mai multe venituri.

Tratament de personalizare

Oferirea de tratamente personalizate este unul dintre cazurile cheie de utilizare a învățării automate în domeniul sănătății. Permite organizațiilor din domeniul sănătății să ofere îngrijire personalizată a pacienților, analizând istoricul medical, simptomele și testele pacienților. Folosind ML în medicină și asistență medicală, medicii pot dezvolta tratamente personalizate și pot prescrie medicamente care vizează boli specifice la pacienți individuali.

Cu ML, organizațiile din domeniul sănătății pot avea, de asemenea, acces la analiza bazată pe dosarele electronice de sănătate pentru pacient. Acest lucru îi ajută pe medici să ia decizii mai rapide cu privire la tipul de tratament care se potrivește cel mai bine pacientului.

În plus, învățarea automată în domeniul sănătății poate ajuta medicii să afle dacă pacientul este pregătit pentru modificările necesare în medicamente. Acest lucru ajută la inducerea tratamentului potrivit încă de la început.

Detectarea fraudei

Potrivit Departamentului de Justiție al SUA, 3% din cererile de asistență medicală din țară sunt frauduloase. Aceasta se transformă într-o sută de miliarde de dolari pierdute anual. Folosind modele de învățare automată , industria sănătății poate detecta cererile nevalide înainte de a fi plătite și poate accelera aprobarea, procesarea și plata celor valide. Pe lângă detectarea fraudelor de asigurare, ML previne și furtul datelor pacienților.

Organizații de vârf, cum ar fi Harvard Pilgrim Health, adoptă tehnologiile AI și ML pentru a elimina frauda în domeniul sănătății. Ei folosesc sisteme de detectare a fraudei bazate pe ML pentru a identifica revendicările și a detecta comportamentul suspect.

Detectarea bolilor în stadii incipiente

Există o mulțime de boli pe care trebuie să le depistați în stadiile incipiente pentru a identifica planul de tratament și pentru a ajuta pacienții să își asigure un mod bun de viață.

O combinație de algoritmi supravegheați și nesupravegheați sub învățarea automată oferă o asistență mai bună medicilor în detectarea precoce a bolilor. ML compară datele noi cu datele vechi despre o anumită boală, iar dacă simptomele arată un semnal roșu, medicii pot lua măsuri în consecință.

Chirurgie asistată de robot

Roboții chirurgicali alimentați cu ML au revoluționat operațiile în ceea ce privește precizia și viteza. Aceste sisteme pot efectua proceduri chirurgicale complicate cu pierderi de sânge reduse, efecte secundare sau riscuri de durere. În plus, recuperarea postoperatorie este mult mai rapidă și mai ușoară.

Centrul Medical al Universității Maastricht este unul dintre cele mai bune exemple de învățare automată în domeniul sănătății. A folosit un robot chirurgical alimentat de ML pentru a sutura vase mici de sânge, nu mai groase de 0,03 milimetri.

Folosind ML în medicină și asistență medicală, profesioniștii și chirurgii au acces la informații în timp real și informații despre starea actuală de sănătate a pacientului. Acest lucru, la rândul său, permite furnizorilor de servicii medicale să ia decizii inteligente înainte, în timpul și după proceduri pentru a asigura cele mai bune rezultate. Citiți aici pentru a afla cum va fi modelat viitorul muncii de roboți .

Analiza erorilor în prescripții

Numai în SUA, între 5.000 și 7.000 de oameni mor anual din cauza erorilor de prescripție. Aceste erori provin adesea din interfețele EHR defecte - medicii aleg medicamentele greșite dintr-un meniu derulant sau se confundă în unitățile de dozare. În astfel de cazuri, tehnologiile ML pot fi salvatoare.

Modelele ML analizează datele istorice ale EHR și compară noile prescripții cu acestea. Acele prescripții care se abat de la tiparele tipice sunt semnalate, astfel încât medicii le pot revizui și ajusta.

De exemplu, Brigham and Women's Hospital utilizează un sistem alimentat de ML pentru a identifica erorile de prescripție. Peste un an, sistemul a identificat 10.668 de erori potențiale, iar 79% dintre ele au fost valoroase din punct de vedere clinic, astfel încât spitalul a reușit să economisească 1,3 milioane de dolari în costuri legate de asistența medicală.

Alături de economiile de costuri, un sistem de detectare a erorilor alimentat de ML crește calitatea îngrijirii prin prevenirea supradozajului și a riscurilor pentru sănătate.

[Citiți și: Ghid de optimizare EHR pentru a vă eficientiza oferta de asistență medicală ]

Asistență în cercetări și studii clinice

Cercetarea clinică și studiile sunt procese costisitoare și lungi. Există un motiv întemeiat în spatele acestui lucru - noile medicamente și proceduri medicale ar trebui dovedite că sunt sigure înainte de a fi utilizate pe scară largă. Cu toate acestea, există cazuri în care soluția trebuie să fie lansată cât mai curând posibil - ca și în cazul vaccinurilor pentru COVID-19.

Din fericire, algoritmii de învățare automată pot scurta procesul. Acești algoritmi pot ajuta la determinarea celui mai bun eșantion pentru studiu, aduna mai multe puncte de date, analizează datele în curs de la participanții la proces și pot reduce erorile bazate pe date.

Descoperirea și crearea de droguri

Este unul dintre principalele beneficii ale învățării automate în domeniul sănătății . ML are capacitatea de a descoperi noi medicamente care oferă o mare valoare economică pentru produse farmaceutice, spitale și noi căi de tratament pentru pacienți. De asemenea, face procesul de creare a medicamentelor mai rapid și extrem de rentabil.

Atomwise este una dintre aceste companii farmaceutice care folosește supercomputere, care elimină terapia din bazele de date cu structura moleculară. În 2015, Atomwise a folosit tehnologia sa de deep learning pentru a afla medicamentele actuale de pe piață care ar putea fi reproiectate pentru tratarea virusului Ebola. Ei au găsit cu succes două medicamente care ar putea ajuta la reducerea riscurilor epidemiei.

Analiza care ar fi durat câțiva ani s-a produs într-o singură zi prin tehnologia bazată pe Atomwise ML.

[Citiți și: Cum transformă transformarea digitală industria sănătății ?]

Automatizarea diagnosticului de imagine

Spitalele și clinicile folosesc ML pentru a recunoaște anomalii în diferite tipuri de imagini medicale , cum ar fi RMN sau scanări radiologice. Recunoașterea imaginilor ajută medicii să diagnosticheze infecțiile hepatice și renale, tumorile, îmbunătățirea prognosticului cancerului și multe altele.

Cel mai bun exemplu de percepție vizuală bazată pe ML este instrumentul utilizat de Spitalul Universitar UVA. Folosind algoritmi ML , instrumentul analizează imaginile de biopsie ale copiilor pentru a diferenția între boala celiacă și enteropatia de mediu, făcând acest lucru la fel de fiabil ca și medicii.

Acum că am analizat aplicațiile cheie de învățare automată și cazurile de utilizare ale învățării automate din industria sănătății, haideți să ne aprofundăm în provocările implementării tehnologiilor ML relevante pentru industria sănătății.

Provocări ale adoptării ML în domeniul sănătății

Implementarea largă a tehnologiilor inovatoare precum AI și ML vine cu mai multe provocări. De la lipsa datelor de calitate la siguranța pacienților, există o serie de obstacole pentru industria sănătății care utilizează software și tehnologii bazate pe ML.

Deci, haideți să le aruncăm o privire:

Siguranța pacientului

Deciziile luate de algoritmii de învățare automată se bazează complet pe datele pe care a fost învățat. Dacă intrarea este nesigură sau greșită, rezultatul va fi și el greșit. Decizia greșită poate dăuna pacientului sau chiar poate provoca moartea acestuia.

Lipsa datelor de calitate

Rezultatele pe care le obțineți de la algoritmii de învățare automată depind de calitatea datelor introduse în ei. Din păcate, datele medicale nu sunt întotdeauna atât de precise și standardizate pe cât trebuie să fie adesea. Există lacune în înregistrări, inexactități în profiluri și alte dificultăți. Așadar, înainte de a aplica un instrument de învățare automată, va trebui să petreceți timp culegând, curățând, validând și structurând datele pentru scopurile sale.

Preocupări de confidențialitate

O altă provocare cheie a implementării AI și a învățării automate în domeniul sănătății constă în cantitatea de date colectate care conțin informații sensibile sau confidențiale. Acest lucru, la rândul său, necesită implementarea unor măsuri de securitate suplimentare. Prin urmare, este esențial să căutați compania de dezvoltare software ML potrivită, care poate oferi o serie de opțiuni de securitate pentru a vă asigura că datele clienților dvs. sunt gestionate în mod corespunzător.

Viitorul ML în domeniul sănătății

Viitorul ML în sectorul sănătății pare strălucitor. În ciuda unor provocări, ML îmbunătățește deja experiența pacientului, practica medicală a clinicienilor și operațiunile din industria farmaceutică. Și călătoria tocmai a început. Potrivit Grand View Research , AI și ML globale de pe piața de asistență medicală sunt de așteptat să se extindă la o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 38,4% din 2022 până în 2030.

Seturile de date în creștere ale informațiilor digitale legate de sănătatea pacienților, cererea în creștere pentru medicamente personalizate și cererea în creștere pentru reducerea cheltuielilor de îngrijire sunt unele dintre principalele forțe motrice ale creșterii pieței.

În plus, în următorii ani, ar putea exista roboți programați care să asiste medicii în sala de operație. Tehnologiile bazate pe ML în domeniul sănătății le pot permite medicilor să minimizeze riscul în timpul operațiilor, mergând până la cele mai mici detalii ale tratamentului.

Învățarea automată în industria sănătății permite, de asemenea, „biopsii virtuale” și promovează domeniul inovator al radiomicei. Folosirea instrumentelor de învățare automată și AI pentru a obține informații pot crea alerte mai rapide și mai precise pentru furnizorii de servicii medicale.

Inteligența artificială și învățarea automată în domeniul sănătății pot oferi, de asemenea, avertismente anterioare pentru afecțiuni precum convulsii sau sepsis, care necesită adesea o analiză intensivă a seturilor de date extrem de complexe.

Utilizarea ML pentru scorarea riscului, sprijinul pentru deciziile clinice și alertarea timpurie sunt câteva dintre domeniile semnificative de dezvoltare pentru această abordare revoluționară.

Învățarea automată își va extinde cu siguranță baza în domeniul sănătății în anii următori. Prin urmare, profesioniștii din domeniul sănătății și clinicienii trebuie să înceapă să utilizeze învățarea automată în favoarea lor.

Cum vă poate ajuta Appinventiv afacerea să adopte învățarea automată?

La Appinventiv, echipa noastră de profesioniști poate ajuta la dezvoltarea de soluții software personalizate bazate pe învățarea automată, ținând cont de obiectivele dvs. de afaceri din domeniul sănătății. Cunoștințele noastre tehnice și experiența în industrie vă pot ajuta să vă aduceți viziunea la viață.

Unul dintre proiectele noastre de succes în acest domeniu este aplicația YouCOMM dezvoltată pentru a conecta în timp real pacienții din spital cu asistente medicale pentru ajutor medical . Sistemul permite pacienților să sune/să notifice personalul prin utilizarea gesturilor capului sau a comenzilor vocale.

De la lansarea aplicației, peste 5 lanțuri de spitale din SUA au funcționat pe soluția YouCOMM.

Dacă căutați și servicii de dezvoltare software AI și ML sau doriți să înțelegeți cum este utilizată învățarea automată în domeniul sănătății , luați legătura cu experții noștri. Vă putem ajuta să implementați învățarea automată în soluțiile de asistență medicală și să vă răspundem nevoilor în cel mai prietenos mod tehnologic.