Kecerdasan buatan (AI) merevolusikan pelbagai industri, dan penjagaan kesihatan tidak terkecuali. AI mempunyai potensi untuk meningkatkan penjagaan pesakit, menyelaraskan proses perubatan dan mengurangkan kos. Dalam artikel ini, anda akan melihat cara kecerdasan buatan digunakan dalam penjagaan kesihatan dan memahami kesan AI pada industri ini.
Diagnosis perubatan dengan kecerdasan buatan
Alat diagnostik berkuasa AI boleh menganalisis imej perubatan, data pesakit dan nota klinikal untuk membantu profesional penjagaan kesihatan mendiagnosis penyakit dengan lebih tepat dan cepat.
![Mengubah industri penjagaan kesihatan dengan kecerdasan buatan Mengubah industri penjagaan kesihatan dengan kecerdasan buatan](https://www.einfochips.com/blog/wp-content/uploads/2019/12/how-artificial-intelligence-is-transforming-the-healthcare-sector-featured.jpg)
Dalam radiologi
Algoritma AI boleh memproses dan menganalisis data pengimejan perubatan, seperti X-ray, imbasan CT dan imbasan MRI, untuk mengesan anomali dan corak yang menunjukkan penyakit seperti kanser atau keadaan kardiovaskular. Menurut kajian yang diterbitkan dalam Nature Medicine, algoritma AI yang dibangunkan oleh Google mencapai kadar ketepatan 94.5% dalam mengesan kanser payudara dalam mamogram, mengatasi prestasi ahli radiologi manusia yang mempunyai kadar ketepatan 88.0% (McKinney et al., 2020).
Dalam patologi
Sistem patologi dikuasakan AI boleh menganalisis sampel tisu dan mengenal pasti sel kanser, memperkemas proses diagnostik dan mengurangkan kesilapan manusia. Sebagai contoh, platform Paige.AI yang diluluskan oleh FDA menggunakan algoritma AI untuk mengesan kanser prostat dalam slaid patologi dengan ketepatan yang dilaporkan sebanyak 98% (Bulten et al., 2020).
Dalam oftalmologi
Sistem kecerdasan buatan boleh menganalisis imej retina untuk mengesan tanda awal retinopati diabetik dan degenerasi makula yang berkaitan dengan usia. Dalam kajian yang diterbitkan dalam JAMA, algoritma AI yang dibangunkan oleh Google mencapai sensitiviti 97.5% dan kekhususan 93.4% dalam mengesan retinopati diabetik (Gulshan et al., 2016).
Penemuan dan pembangunan dadah dengan kecerdasan buatan
AI boleh mengurangkan dengan ketara masa dan kos yang berkaitan dengan penemuan dan pembangunan ubat dengan menganalisis set data yang besar, meramalkan keberkesanan ubat dan mengoptimumkan reka bentuk percubaan klinikal.
Dalam penemuan dadah
Algoritma AI boleh menganalisis sejumlah besar data kimia dan biologi untuk mengenal pasti calon ubat yang berpotensi, meramalkan keberkesanannya dan mengoptimumkan struktur kimianya. Atomwise, sebuah syarikat penemuan ubat yang dipacu AI, menggunakan algoritma pembelajaran mendalam untuk meramalkan pertalian mengikat molekul kecil untuk menyasarkan protein. Pada 2020, Atomwise mengumumkan kerjasama dengan Hansoh Pharma untuk menemui dan membangunkan calon ubat baharu, dengan potensi nilai urus niaga sehingga $1.5 bilion.
Dalam ujian klinikal
AI boleh mengoptimumkan reka bentuk percubaan klinikal, pengambilan pesakit dan pemantauan, mengurangkan kos dan meningkatkan hasil percubaan. Sebagai contoh, Deep 6 AI, platform pecutan percubaan klinikal, menggunakan AI untuk memadankan pesakit yang layak dengan ujian klinikal yang sesuai, mengurangkan proses pengambilan pesakit dari bulan ke minit.
Kecerdasan buatan dalam perubatan peribadi
AI boleh menganalisis data genomik, faktor gaya hidup dan sejarah perubatan untuk menyampaikan pelan rawatan yang diperibadikan dan mengoptimumkan penjagaan pesakit.
![Kecerdasan buatan membawa manfaat yang besar kepada industri perubatan.](https://online.stanford.edu/sites/default/files/styles/embedded_large/public/2020-08/artificial-intelligence-in-healthcare-MAIN.jpg?itok=uRNflQFw)
Dalam genomik
Algoritma AI boleh memproses dan menganalisis data genomik untuk mengenal pasti mutasi yang menyebabkan penyakit, membolehkan pembangunan terapi yang disasarkan. Pada 2019, kajian yang diterbitkan dalam Nature menunjukkan bahawa algoritma AI yang dipanggil DeepVariant, yang dibangunkan oleh Google, boleh mengenal pasti varian genetik dalam genom manusia dengan tepat dengan kadar ketepatan lebih 99.9% (Poplin et al., 2018).
Dalam onkologi ketepatan
Platform dipacu AI seperti IBM Watson for Oncology boleh menganalisis data pesakit, termasuk mutasi genetik, untuk mengesyorkan pelan rawatan yang diperibadikan untuk pesakit kanser. Dalam kajian yang diterbitkan dalam The Oncologist, Watson for Oncology memberikan cadangan rawatan yang selaras dengan papan tumor pelbagai disiplin dalam 93% kes (Somashekhar et al., 2018).
Peranti perubatan berkuasa AI dan boleh pakai
Peranti perubatan dan boleh pakai yang didayakan AI boleh memantau kesihatan pesakit, memberikan maklum balas masa nyata dan memaklumkan profesional penjagaan kesihatan tentang isu yang berpotensi.
Pemantauan glukosa berterusan
Peranti pemantauan glukosa berterusan yang dikuasakan AI, seperti Dexcom G6, boleh menjejak paras glukosa darah dalam masa nyata untuk pesakit diabetes, memberikan cerapan yang diperibadikan dan menyedarkan pengguna tentang kemungkinan kejadian hipoglisemik atau hiperglisemik. Menurut kajian yang diterbitkan dalam Diabetes Technology & Therapeutics, Dexcom G6 mencapai purata perbezaan relatif mutlak (MARD) sebanyak 9.0% berbanding nilai rujukan, menunjukkan ketepatannya dalam mengukur tahap glukosa darah (Šoupal et al., 2020).
Pemantauan pesakit jauh
Sistem pemantauan pesakit jauh dipacu AI boleh menjejaki tanda-tanda vital pesakit dan mengesan tanda-tanda awal kemerosotan, membolehkan profesional penjagaan kesihatan campur tangan dengan segera. Contohnya, peranti boleh pakai Kesihatan Semasa yang dibersihkan oleh FDA memantau tanda-tanda vital pesakit, seperti kadar denyutan jantung, kadar pernafasan dan ketepuan oksigen, dan menggunakan algoritma AI untuk meramalkan risiko kejadian buruk.
Kecerdasan buatan dalam pentadbiran penjagaan kesihatan
Kecerdasan buatan boleh mengoptimumkan proses pentadbiran penjagaan kesihatan, seperti penjadualan pesakit, pengebilan dan peruntukan sumber, mengurangkan kos dan meningkatkan kecekapan operasi.
Penjadualan pesakit
Sistem penjadualan berkuasa AI boleh meramalkan ketidakhadiran pesakit, mengoptimumkan slot janji temu dan mengurangkan masa menunggu. Sebagai contoh, platform dipacu AI Zocdoc menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan kemungkinan pesakit tidak hadir, membenarkan penyedia penjagaan kesihatan membuat tempahan terlebih dahulu dan mengurangkan masa terbiar.
Pengebilan dan pengurusan kitaran hasil
Algoritma AI boleh menganalisis data pengebilan, mengenal pasti ralat pengekodan dan mengoptimumkan pengurusan kitaran hasil, mengurangkan penafian tuntutan dan meningkatkan prestasi kewangan. Syarikat seperti Olive AI menawarkan penyelesaian dipacu AI untuk mengautomasikan pengurusan kitaran hasil, dengan peningkatan yang dilaporkan dalam ketepatan tuntutan dan perolehan hasil.
Kesimpulan
Kecerdasan buatan sedang mengubah industri penjagaan kesihatan dengan menambah baik diagnostik, memperibadikan rawatan, mempercepatkan penemuan ubat dan meningkatkan pemantauan dan penjagaan pesakit. Teknologi dipacu AI bukan sahaja mengoptimumkan pentadbiran dan operasi penjagaan kesihatan, tetapi juga menyediakan penyelesaian yang kos efektif dan cekap untuk pesakit dan penyedia penjagaan kesihatan. Memandangkan AI terus memajukan dan menyepadukan ke dalam sistem penjagaan kesihatan, potensinya untuk merevolusikan penjagaan pesakit dan hasil hanya akan berkembang, menawarkan faedah yang ketara kepada komuniti perubatan dan pesakit.