Asistență medicală alimentată de inteligența artificială: viitorul medicinei

De fapt, piața de asistență medicală bazată pe inteligență artificială se ridică la 14,6 miliarde de dolari și se estimează că va crește de mai multe ori pentru a ajunge la 102,7 miliarde de dolari până în 2028.

În vremurile actuale, IA a fost testată cu succes în diverse metode medicale, inclusiv identificarea rapidă a anomaliilor în scanările radiologice, interpretarea semnalelor biomedicale complexe pentru detectarea precoce a bolii și facilitarea abordărilor de tratament personalizate prin analiza informațiilor genetice.

Ceea ce ne rezervă viitorul este că aceste aplicații vor fi utilizate la o scară mai mare. Unele dintre ele ar trebui să fie democratizate la nivelul utilizatorului final, în timp ce altele se vor limita la nivelul institutului medical și al cercetătorului.

Să explorăm viitorul implementărilor AI în sectorul sănătății.

1. Identificarea anomaliilor în scanările radiologice

Razele X toracice joacă un rol crucial în diagnosticarea unui spectru larg de probleme legate de inimă și plămâni. Detectarea unei neregularități într-o radiografie toracică poate semnala diferite afecțiuni, cum ar fi cancerul și bolile pulmonare cronice.

Un instrument AI capabil să facă distincția eficientă între radiografiile toracice normale și anormale ar ușura semnificativ volumul de muncă substanțial cu care se confruntă radiologii din întreaga lume.

De fapt, conform unui raport recent publicat de Societatea de Radiologie din America de Nord, cercetătorii au folosit un instrument AI disponibil comercial pentru a analiza radiografiile toracice de la 1.529 de pacienți din patru spitale din regiunea capitală a Danemarcei.

Razele X au acoperit cazuri din departamentul de urgență, pacienți din spital și pacienți ambulatori. Instrumentul AI a clasificat razele X în două grupe: „normal cu încredere ridicată” sau „normal cu încredere nu ridicată”, reprezentând condiții normale și, respectiv, anormale.

Ca punct de referință, doi radiologi toracici certificați au evaluat razele X. În cazurile de dezacord, un al treilea radiolog a fost consultat, iar toți cei trei experți nu cunoșteau rezultatele AI.

Din cele 429 de radiografii toracice etichetate ca fiind normale, instrumentul AI a clasificat, de asemenea, 120 (sau 28%) ca fiind normale. Acest subset, care reprezintă 7,8% din toate razele X, ar putea fi automatizat în siguranță de AI. Ceea ce este mai interesant este că instrumentul AI a demonstrat o sensibilitate de 99,1% în detectarea razelor X anormale ale pieptului.

2. Interpretarea semnalelor biomedicale complexe

Analiza semnalelor biomedicale se referă la metoda de colectare și procesare a semnalelor fiziologice pentru a obține informații valoroase pentru diagnostic și tratament medical. Aceasta implică utilizarea diverselor tehnici de procesare a semnalului pentru a analiza datele și a identifica modele care sugerează anumite afecțiuni sau boli.

Analiza biomedicală a semnalului acoperă diferite tipuri de semnal, cum ar fi electrocardiogramele (ECG), electroencefalogramele (EEG) și electromiogramele (EMG). Fiecare dintre aceste semnale oferă detalii distincte despre starea fiziologică a corpului și poate ajuta la diagnosticarea unui spectru larg de probleme medicale.

Recent, Anumana, Inc. , care are sediul în Cambridge, MA, SUA, a creat un algoritm ECG condus de AI, conceput pentru a îmbunătăți identificarea precoce a amiloidozei cardiace. Acest software bazat pe inteligență artificială poate interpreta semnale ECG care ar putea trece neobservate de analiștii umani.

Având în vedere utilizarea pe scară largă a testării ECG neinvazive, algoritmii AI-ECG au potențialul de a ajunge la o populație mai largă de pacienți într-un stadiu mai timpuriu al bolii. Anumana se concentrează în prezent pe evoluția acestui algoritm într-un Software-as-a-Medical-Device (SaMD), cu scopul de a integra perfect această soluție în fluxurile de lucru clinice existente.

Această inovație AI-ECG a obținut, de asemenea, Breakthrough Device Designation de la US Food and Drug Administration (FDA), asigurând că pacienții și furnizorii de asistență medicală pot accesa prompt acest algoritm.

3. Evaluarea sănătăţii mintale

În 2021, peste 150 de milioane de persoane din Regiunea Europeană a OMS s-au confruntat cu afecțiuni de sănătate mintală.

Din păcate, deoarece în ultimii ani s-a exacerbat această situație din cauza pandemiei de COVID-19, accesul la serviciile esențiale s-a diminuat, iar creșterea stresului, circumstanțelor economice nefavorabile, conflictelor și violenței au subliniat natura delicată a psihicului. sănătate.

În același timp, AI a inaugurat o eră transformatoare în domeniul medicinei și al asistenței medicale. Acesta se conturează ca un instrument inovator pentru orchestrarea serviciilor de sănătate mintală și pentru identificarea și monitorizarea eficientă a problemelor de sănătate mintală atât la nivel individual, cât și la nivel de populație.

Instrumentele bazate pe inteligență artificială folosesc date digitizate de asistență medicală, care sunt disponibile în diverse formate, cum ar fi fișe electronice de sănătate, imagini medicale și note clinice scrise de mână. Aceste instrumente automatizează sarcinile, oferă sprijin clinicienilor și facilitează perspective mai profunde asupra originilor complicate ale tulburărilor complexe.

Thymia, un startup de ultimă oră în domeniul sănătății digitale, servește ca o ilustrare principală a acestui progres inovator. Înființată în 2020, Thymia a fost pionierul unui joc video bazat pe inteligență artificială, conceput să accelereze, să îmbunătățească și să ofere evaluări mai obiective ale sănătății mintale.

În cadrul acestei platforme, preferințele pacienților în ceea ce privește jocurile video sunt valorificate pentru a facilita stabilirea rapidă a unei evaluări de bază. Ulterior, AI se adâncește într-o multitudine de atribute faciale anonimizate din videoclipuri și analizează datele audio, identificând astfel probabilitatea și gravitatea potențială a depresiei.

Această tehnologie oferă capabilități neîntrerupte de monitorizare de la distanță atât pacienților, cât și medicilor, permițând înțelegerea în timp real a stărilor și progresului tratamentului.

4. Analiza și vizualizarea datelor

Sectorul de sănătate generează un volum mai mare de date decât orice alt sector al economiei. Cu toate acestea, industria s-a mulțumit cu date care sunt doar „aproximativ precise”, derivate în principal din sondaje cu un număr limitat de participanți.

Analiza și vizualizarea datelor pot îmbunătăți claritatea legăturilor dintre pacienți, practicieni, furnizori, plătitori și reclamații. Atunci când este combinată cu învățarea automată și progresele AI, vizualizarea le permite utilizatorilor să evite erori și dezordine, în același timp identificând rapid neregulile și potențialele cazuri de fraudă legate de facturarea sau prescripțiile medicale.

Desigur, asta nu este tot. Aruncă o privire la următorul exemplu din lumea reală.

Trilliant Health, o companie specializată în analiză predictivă și cercetare de piață, a dezvăluit SimilarityIndex | Spitale , un instrument de ultimă oră de vizualizare a datelor care stabilește puncte de referință pentru peste 2.000 de spitale din Statele Unite.

Instrumentul este alimentat de SimilarityEngine, o tehnologie de învățare automată, care permite utilizatorilor să aleagă un spital de referință și apoi să vizualizeze un grup de 10 spitale similare. Vizualizarea vine cu filtre care cuprind factori precum ratele de readmisie, ratele mortalității și scorurile pentru afecțiunile dobândite în spital.

Trilliant Health afirmă că această capacitate rafinată de evaluare comparativă le permite liderilor din domeniul sănătății să evalueze sistemele de sănătate folosind strategii bazate pe dovezi, mai degrabă decât să se bazeze doar pe clasamentele promoționale din primele 100 de spitale.

Nu mai este Science Fiction – AI este deja aici

Fiind o companie de dezvoltare AI, am fost în fruntea adoptării AI în domeniul sănătății. Fie că este vorba de o simplă automatizare a sarcinilor sau de procesarea unui set imens de date de evaluare a sănătății, am văzut AI făcând miracole pentru sectorul sănătății.

AI este o fericire pentru pacienți, medici, spitale și cercetători. Și acum este momentul potrivit pentru instituțiile de asistență medicală să identifice domeniile de adoptare a IA și să pună mingea în mișcare.