drevet av fremskritt innen maskinvare og programvare, er kunstig intelligens (AI) raskt i ferd med å bli vanlig i helsevesenet. For bare noen få år siden dukket det opp fra forskningslaboratoriene til teknologigiganter som Google og Microsoft.
I dag brukes AI i et bredt spekter av bransjer for å forbedre effektiviteten og ta bedre beslutninger. Helsetjenester er intet unntak – det er en av de mest lovende anvendelsene av AI-teknologi i dag. Her er hvordan kunstig intelligens vil transformere fremtiden til helsevesenet.
Drug Discovery ved hjelp av AI
Det er mange måter teknologi forbedrer helseresultater på og et av de neste store gjennombruddene vil være innen AI-assistert medikamentoppdagelse. Medikamentoppdagelse er prosessen med å finne nye medisiner for å behandle sykdommer og er ofte en langvarig, kompleks og kostbar prosess. Ofte gjetter og tester selskaper bare. Ved å bruke kunstig intelligens vil bedrifter kunne fremskynde prosessen med å oppdage legemidler.
Ved å bruke AI vil forskere kunne vurdere enorme mengder pasientresultatdata for å identifisere stoffer som er mer sannsynlig å være effektive mot visse sykdommer. Samtidig kan de også screene forbindelser som er trygge for konsum og billige og enkle å lage.
Med økt datakapasitet vil AI også kunne analysere store mengder data fra kliniske studier og pasientjournaler, som vil hjelpe leverandørene med å identifisere hvilke pasienter som mest sannsynlig vil svare på en bestemt behandling. Det kan da hjelpe forskere med å prioritere hvilke forbindelser som skal testes i laboratoriet, samt designe mer effektive kliniske studier. Dette kan fremskynde utviklingsprosessen og se at ny medisin kommer på markedet raskere.
AI-dataanalyse
Dataanalyse er en av de beste AI-applikasjonene i helsevesenet i dag. Målet her er å ta store datasett og bruke AI for å hjelpe leger og sykepleiere til å ta bedre beslutninger.
Sykehus og forskningsinstitusjoner vil kunne bruke AI til å analysere store mengder data fra elektronisk helse registreringer, laboratorieresultater og andre kilder for å identifisere mønstre eller trender som forskere kan bruke til å forutsi fremtidig helse utfall.
Det vil også være mulig for forskere og leger å bruke en prediktiv modell for å identifisere pasienter med høy risiko å utvikle en spesifikk tilstand eller å forutsi hvilke pasienter som mest sannsynlig vil reagere på en spesifikk tilstand behandling. Etter hvert vil AI gi leger sanntidsinformasjon og anbefalinger for å hjelpe dem med å ta mer informerte behandlingsbeslutninger mens de ser pasienter på kontorene sine.
På et høyere nivå vil beslutningstakere kunne bruke AI til å analysere data fra ulike kilder – fra personlige helsejournaler til kloakkanalyse til luftkvalitet - for å identifisere mønstre eller trender som de kan bruke for å forbedre helsen til hele populasjoner.
Robotassistert kirurgi
Robotassistert kirurgi er bruk av kirurgiske roboter på operasjonssalen for å hjelpe til med å utføre en medisinsk prosedyre. Det mest brukte systemet i dag involverer et kamera og svært små kirurgiske verktøy festet til robotarmer som kirurger kan kontrollere ved å se på en skjerm som viser forstørrede bilder i sanntid.
Disse systemene gjør det mulig for leger å utføre mange typer komplekse prosedyrer med mer presisjon, fleksibilitet og kontroll enn med konvensjonelle teknikker. Hvordan kan AI forbedre robotassistert kirurgi?
For det første kan AI-algoritmer analysere bilder som CT-skanninger og MR-er for å lage 3D-modeller av en pasients anatomi. Leger og kirurger kan bruke denne informasjonen til å veilede dem rundt viktige strukturer i en pasients kropp, og minimere risikoen for komplikasjoner.
Etter hvert som AI og robotikk blir mer vanlig i operasjonssalen, vil leger dra nytte av et samarbeidsforhold med denne teknologien. For eksempel vil det en dag være mulig å bruke maskiner for å spore posisjonen til kirurgiske instrumenter i virkeligheten tid og for AI til å gi anbefalinger til kirurger, for å sikre at de utfører de nødvendige trinnene i hver fremgangsmåte.
Når det er sagt, ettersom AI samler og analyserer stadig mer data, utvikler 3D-modeller av menneskets anatomi, og er bedre i stand til å manipulere robotinstrumenter, kan AI-kontrollerte roboter til slutt utføre operasjoner med minimale eller ingen mennesker innblanding.
Virtuelle pleieassistenter
Virtuelle pleieassistenter er en av de mest populære måtene helseorganisasjoner bruker kunstig intelligens på. Mens det er mange apper som du kan bruke til å overvåke helsen din og ulike apper som bruker chatbots for å støtte mental helse, AI-drevne virtuelle assistenter er litt mer sofistikerte.
De kan kommunisere med pasienter eksternt, gi dem informasjon om deres helsetilstander, svare på spørsmål og planlegge avtaler. Dette kan være spesielt nyttig for pasienter i avsidesliggende eller underbetjente områder. Virtuelle sykepleiere brukes også til å hjelpe pasienter med å identifisere og vurdere alvorlighetsgraden av symptomene deres og gi dem personlige råd for å forstå og håndtere helsen deres.
Care Angel er et eksempel på en virtuell pleieassistent som samtaler med pasienter gjennom en enkel telefonsamtale eller tekstmelding. Den hevder å utvide den kliniske kapasiteten med 600 prosent.
Ved å bruke en AI-drevet stemmeassistent, som har personlig, konversasjonsovervåking og administrasjon, hjelper Care Angel med å lukke omsorgshull for pasienter med kroniske lidelser Det forbedrer forebyggende behandling, sikrer at folk tar medisinene sine, hjelper folk med å håndtere avhengighet, og tilbyr til og med fjernpasienter overvåkning.
Ettersom AI-drevne virtuelle sykepleiere blir mer integrert med avansert medisinsk utstyr – spesielt forbrukerbaserte wearables – leger vil kunne bruke AI til å overvåke et større antall vitale tegn og andre helsedata, som blodtrykk og blodsukker nivåer. De vil kunne varsle pasienter så vel som helsepersonell om endringer som krever umiddelbar oppmerksomhet.
Hvordan AI forvandler helsetjenester
Kunstig intelligens er et kraftig verktøy for helsevesen og sykehus, med evnen til å forbedre pasientresultater og pasienttilfredshet. Den har allerede gjort betydelige fremskritt innen medikamentoppdagelse, dataanalyse, robotassistert kirurgi og virtuelle sykepleiere.
Det er fortsatt mange utfordringer fremover, for eksempel å sikre at AI-systemer er riktig opplært slik at de ikke gjør feil. Imidlertid vil nye innovasjoner sannsynligvis fortsette å endre hvordan pasienter samhandler med leger og sykepleiere ved å gi bedre omsorg til lavere kostnader.
