Искусственный интеллект в здравоохранении уже начал набирать обороты в приложениях, начиная от медицинских изображений и заканчивая фармацевтикой. Обозреватель отрасли отмечает, что к 2026 году ключевые приложения искусственного интеллекта для клинического здравоохранения могут обеспечить ежегодную экономию в размере 150 миллиардов долларов для экономики здравоохранения США. CAGR для рынка ИИ для здоровья привязан к поразительным 40%!

Это не просто экономия средств. ИИ помогает врачам выявлять и классифицировать неуместные очаги на маммограммах и предсказывать, предрасположен ли пациент к развитию когнитивных заболеваний на более позднем этапе жизни. Но самое главное, ИИ дает врачам больше времени для общения со своими пациентами, беря на себя рутинные, но важные задачи, такие как ведение заметок и чтение сканов.

Лечебное прикосновение технологий нового века раздвигает границы медицинской науки, открывая тем самым несколько новых возможностей для поставщиков услуг в бесспорно вечнозеленой области.

Наука о данных в здравоохранении

Носимые технологии на основе IoT генерируют объемы данных, которые являются ключом к экосистеме здравоохранения, управляемой искусственным интеллектом.

Эти данные используются в прогнозном анализе такими фирмами, как Iquity. Анализируя более 4 миллионов точек данных от 20 миллионов жителей, их алгоритм прогностического анализа смог правильно предсказать начало рассеянного склероза на 8 месяцев вперед с точностью ~ 90%.

С появлением глубокого обучения микроскопические деформации в отсканированных изображениях, которые в противном случае остались бы незамеченными, диагностируются более точно. Artery — одна из таких платформ медицинской визуализации, которая использует облачные инновации для предоставления информации с необычайной скоростью.

Наука о данных и машинное обучение также революционизируют процесс открытия лекарств. Фармацевтические компании используют информацию от пациентов, такую ​​как профили мутаций и другие метаданные, чтобы значительно сократить время выхода нового лекарства на рынок.

Суперкомпьютеры Berg LLC объединяют биологию и технологии, чтобы составить карту будущего болезней и сократить время, необходимое для продвижения лекарств на рынок.

Их подход к здравоохранению, ориентированный на пациента, лежит в основе всех решений для здравоохранения, основанных на аналитике.

Индивидуальный уход за пациентами с помощью НЛП

Модели НЛП Cognizant проанализировали 900 000 записей об уходе за примерно 200 000 пациентов, чтобы извлечь полезную информацию для улучшения ухода за пациентами.

Медицинские работники подробно документируют историю болезни пациента. Но поскольку они написаны разными воспитателями в разное время, человек не может составить из них целостную картину. Используя алгоритмы анализа текста на основе NLP, стало возможным тщательно проанализировать эти записи, а также определить и контекстуализировать социальные детерминанты здоровья (SDH).

Amazon Comprehend Medical — один из таких сервисов, который автоматически извлекает лекарства и медицинские показания из различных медицинских заметок, отчетов о клинических испытаниях и медицинских карт пациентов.

К основным преимуществам таких решений относятся:

  • Упрощенный медицинский когортный анализ
  • Клинические решения, подкрепленные данными
  • Улучшенное медицинское кодирование в управлении циклом доходов

Это позволило заинтересованным сторонам в сфере здравоохранения оказывать всестороннюю помощь пациентам, принимая также во внимание их SDH. Эти анонимные записи также содержат данные о предыдущих посещениях пациента по поводу того же состояния, что помогает более раннему выявлению людей, нуждающихся в специализированной помощи, с использованием алгоритмов машинного обучения.

Раннее обнаружение с помощью машинного обучения

Проактивное вовлечение пациентов является ключевой новой областью в здравоохранении. Потребители с цифровыми возможностями могут требовать доступа к профилактической помощи. Это означает, что поставщики медицинских услуг должны перестроить свои неэффективные функции обслуживания клиентов.

Этот факт становится еще более актуальным, когда весь мир переживает пандемию.

Используя машинное обучение, распознавание образов и НЛП, поставщики услуг могут создавать решения для активного взаимодействия с пациентами. Аналитика, основанная на данных, полученных в отношении состояния отдельных пациентов, облегчает эффективную профилактическую помощь для комплексного управления здоровьем.

В сочетании с историей болезни пациента, его привычками и другими данными, собранными с носимых устройств, в виде данных появляется полная картина состояния здоровья.

Понимание фармацевтических данных с помощью ИИ/МО

Фармаконадзор (PV), наука и деятельность, связанные с обнаружением, оценкой, пониманием и предотвращением побочных эффектов или любой другой проблемы, связанной с наркотиками, оказались ключевым полем битвы для ИИ.

Фотоэлектрическая промышленность генерирует объемы данных из различных источников, таких как журналы, патенты, статьи и даже социальные сети. Когда пришло время обновить свою устаревшую ИТ-инфраструктуру для обработки этого экспоненциально растущего объема данных, ключевые игроки отрасли обратились к ИИ.

Крупная ИТ-компания TCS разработала ИИ-решение для PV, которое использует машинное обучение и ИИ для решения отраслевых проблем с когнитивной автоматизацией. Решение создало энциклопедию биологических концепций из нескольких источников. Это также облегчает контролируемое обучение с адекватными наборами данных для разработки гипотез, которые позволяют принимать разумные решения.

Перспективные приложения ИИ для здравоохранения

В дополнение к вышеуказанным широким областям рынок ИИ в

  • Роботизированная хирургия
  • Виртуальные помощники по уходу
  • Снижение погрешности дозирования
  • Предварительный диагноз и
  • Автоматическая диагностика изображений

Ожидается, что к 2021 году он превысит 6 миллиардов долларов.

Использование ИИ в бизнес-операциях здравоохранения также растет. Уровень внедрения в сфере обслуживания (46%), управлении цепочками поставок (21%) и разработке продуктов и/или услуг (28%) обнадеживает.

Этот растущий уровень принятия открыл двери поставщикам услуг для партнерства с сектором здравоохранения для предоставления жизненно важных решений.

Ожидается, что смежные области автоматизация здравоохранения добавят еще больше возможностей для поставщиков услуг.

Платформа Drup для аналитики счетов и отслеживания сигналов о продажах в режиме реального времени предоставляет поставщикам услуг правильный набор инструментов для использования возможностей продаж. Поставщики услуг могут использовать специфику отрасли для курирования своих предложений и точной настройки предложений по ставкам.