Sztuczna inteligencja personalizuje opiekę zdrowotną, przekształcając jej dostarczanie i ratując życie

Technologia od lat jest czynnikiem umożliwiającym opiekę zdrowotną. Od dużych organizacji po małe kliniki, dostawcy w różnych częściach świata używają aplikacji, platform zarządzania danymi i wielu innych systemów jako kluczowych sposobów na usprawnienie swoich operacji i uzyskanie lepszych wyników klinicznych. Ich wysiłki modernizacyjne są nadal w toku, ale strategiczny nacisk przesuwa się w stronę jednego głównego trendu – AI.

W czasach, gdy podmioty świadczące opiekę zdrowotną borykają się z niedoborami kadrowymi, a pacjenci w dalszym ciągu domagają się lepszej jakości opieki, sztuczna inteligencja jest postrzegana jako najlepsze rozwiązanie. Technologia ta, umożliwiająca wykorzystanie dużych repozytoriów danych, w tym danych dotyczących konkretnego pacjenta, może spersonalizować świadczenie opieki. Może to ostatecznie zmienić sposób, w jaki świadczeniodawcy diagnozują, leczą i wchodzą w interakcje z pacjentami, umożliwiając im odejście od ogólnego, jednego uniwersalnego podejścia.

W jaki sposób sztuczna inteligencja personalizuje świadczenie opieki?

Chociaż sztuczna inteligencja istnieje już od dłuższego czasu, błyskawiczny rozwój CzatGPT umieściło swoje aplikacje w centrum uwagi na różnych poziomach ekosystemu opieki zdrowotnej. Jednym z nich jest diagnostyka. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych pacjentów, aby przedstawiać spersonalizowane diagnozy i zalecenia dotyczące leczenia. Zdrowie Watsonadział IBM skupiający się na stosowaniu sztucznej inteligencji i analizy danych w opiece zdrowotnej jest liderem w tej dziedzinie. Ich technologia analizuje różne parametry pacjenta, w tym historię medyczną, genetykę i objawy choroby, aby zdiagnozować schorzenie podstawowe i zaoferować spersonalizowane zalecenia dotyczące leczenia.

Według badań opublikowanych w Czasopismo Onkologii KlinicznejSpecyficzny dla onkologii system wspomagania decyzji oparty na sztucznej inteligencji firmy Watson Health osiągnął 93% stopień zgodności z zaleceniami dotyczącymi leczenia wydanymi przez ekspercką radę ds. nowotworów. Ten wysoki poziom dokładności pokazuje, jak personalizacja oparta na sztucznej inteligencji może poprawić precyzję diagnozy i skuteczność leczenia, co ostatecznie prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów.

Oprócz wykrywania i zalecania sposobów leczenia bieżących problemów personalizacja oparta na sztucznej inteligencji może również pomóc w opiece profilaktycznej. Zasadniczo algorytmy mogą analizować codzienne wskaźniki pacjenta, takie jak między innymi SPO2 i BP, i łączyć je z danymi związanymi ze stylem życia i genetyką, aby przewidzieć ryzyko, że dana osoba będzie cierpieć na określony problem zdrowotny – a także jakie kroki mogą podjąć (wyobraź sobie konkretne zmiany w stylu życia), aby temu zapobiec.

Badanie opublikowane w PLOS Jeden wykazano, że podejście oparte na sztucznej inteligencji może prowadzić do zmniejszenia liczby ponownych przyjęć do szpitala i wizyt na oddziale ratunkowym. To nie tylko przesuwa uwagę pacjentów z reaktywnego leczenia na proaktywną profilaktykę, ale także oszczędza zasoby dostawców opieki zdrowotnej, które w przeciwnym razie byłyby przeznaczane na rozległe badania kontrolne lub leczenie.

Jednak personalizacja profilaktyki, diagnostyki i leczenia to tylko jeden element układanki opieki zdrowotnej.

Sztuczna inteligencja odgrywa również kluczową rolę w personalizowaniu recept lekarskich, w obszarze, w którym niezbędna jest 100% precyzja. Nieprawidłowo przepisane leki mogą prowadzić do działań niepożądanych, a w skrajnych przypadkach nawet do śmierci. Badanie z 2016 roku przeprowadzone przez Szkoły Medycznej Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa wykazało, że błędy medyczne, w tym nieprawidłowe przepisywanie recept, są przyczyną ponad 250 000 zgonów rocznie w samych Stanach Zjednoczonych.

Na szczęście narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą rozwiązać ten problem, analizując takie czynniki, jak skład genetyczny pacjentów i historia choroby, aby przewidzieć, jak zareagują na określone leki. Dzięki temu świadczeniodawcy mogą indywidualnie dostosowywać recepty do każdego pacjenta, znacznie zmniejszając ryzyko wystąpienia działań niepożądanych i poprawiając skuteczność leczenia.

Usprawnienie procesów administracyjnych

Podczas gdy opieka kliniczna jest na czele personalizacji AI, technologia ta usprawnia również procesy administracyjne w opiece zdrowotnej. Upraszcza zadania takie jak planowanie wizyt, wystawianie rachunków i pomoc, czyniąc je bardziej spersonalizowanymi i wydajnymi.

Zodocinternetowa platforma do rezerwacji wizyt lekarskich, jest najlepszym przykładem AI pomagającej w zadaniach administracyjnych. Platforma firmy wykorzystuje uczenie maszynowe, aby zapewnić płynną integrację wizyt z harmonogramem świadczeniodawców, co potencjalnie skraca czas oczekiwania pacjentów i zwiększa prawdopodobieństwo terminowej opieki. Pomaga nawet pacjentom sprawdzić ich zakres opieki zdrowotnej i oszacować całkowity koszt leczenia, po prostu robiąc zdjęcie swojej karty zdrowia. Kolejnym zawodnikiem w tej kategorii jest Nablaktóra wykorzystuje LLM do generowania notatek klinicznych na podstawie interakcji lekarza z pacjentem, oszczędzając tym samym kłopotu związanego z ręcznym dokumentowaniem informacji.

Szczególnie, generatywne chatboty i agenci zasilani sztuczną inteligencją zmieniają także zaangażowanie pacjentów i poprawiają ich dostęp do opieki. Analizują dane pacjentów i zapewniają im całodobowy dostęp do spersonalizowanego wsparcia, niezależnie od tego, czy potrzebują pomocy przy rejestracji, wyznaczaniu tras, planowaniu wizyt czy uzupełnianiu recept. Technologia ta znacząco poprawiła doświadczenia pacjentów, sprawiając, że czują się bardziej doceniani i zrozumiani.

Ogólnie rzecz biorąc, wpływ personalizacji opartej na sztucznej inteligencji na opiekę zdrowotną jest znaczący i rośnie. Technologia ta już usprawniła interakcje pacjent-opiekun, umożliwiła dostosowane recepty i ulepszyła strategie opieki zapobiegawczej, czyniąc opiekę zdrowotną bardziej wydajną, skuteczną i zorientowaną na pacjenta. W miarę postępu sztucznej inteligencji jej potencjał do zrewolucjonizowania opieki zdrowotnej prawdopodobnie wzrośnie. Przyszłe osiągnięcia mogą obejmować dalszą personalizację planów leczenia i głębszą integrację sztucznej inteligencji we wszystkich aspektach świadczenia opieki zdrowotnej.

Jednak w miarę kształtowania się tych postępów równie ważne będzie zajęcie się potencjalnymi wyzwaniami związanymi z AI, zwłaszcza prywatnością i bezpieczeństwem danych opieki zdrowotnej wykorzystywanych przez modele AI. Organizacje korzystające z tych narzędzi powinny dążyć do utrzymania ludzkiego pierwiastka w opiece nad pacjentem i pomóc w rozwiązaniu potencjalnych błędów w algorytmach AI. Wszystko sprowadzi się do tego, w jaki sposób będą współpracować z firmami opracowującymi te narzędzia i rządami definiującymi przepisy dotyczące ich używania.

W dłuższej perspektywie potencjalne korzyści personalizacji opartej na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej będą ogromne. Przyjmując tę ​​technologię w sposób odpowiedzialny i etyczny, branża opieki zdrowotnej może zmierzać w kierunku przyszłości, w której prawdziwie spersonalizowana opieka będzie normą, prowadząc do lepszych wyników zdrowotnych dla wszystkich.