Syk: Kunstig intelligens satt til å ta over helsevesenet

Del denne historien!
image_pdfimage_print
AI invaderer alle områder i helsevesenet: eksamenslokale, diagnose, prognose, behandlingsalternativer og unntak, HMO-ledelse, helseforsikringsgodtgjørelser, etc. Neste gang du går til legekontor, legg merke til hvor mye data de samler inn på du! ⁃ TN Editor

Pasienten lider av magesmerter, sammen med symptomer på atypiske steder, noe som gjør diagnosen vanskelig. En skarp undersøkelse avslører årsaken: en uvanlig form for blindtarmbetennelse. Kreditt går imidlertid ikke til radiologen. I stedet gjenkjenner en bildemaskin bygget med kunstig intelligenssteknologi, som kan trekke på kunnskap om titalls millioner lignende skanninger, avviket og stille diagnosen.

Det scenariet er ikke lenger ting av science fiction. Presset for å redusere kostnadene og øke produktiviteten, investerer produsenter av medisinsk utstyr og teknologiselskaper i økende grad i AI. Flere slike systemer eksisterer allerede, og veksten kan øke i løpet av de neste årene, spesielt innen diagnostisk bilde.

"Basert på vår analyse av AI-evner, samt diskusjoner med ledere og bransjeeksperter, ser vi en rekke applikasjoner over hele helsevesenet, fra forebygging til diagnose til oppfølging," sier Michael Jungling, leder for Morgan Stanley Research Medisinsk teknisk og tjenesteteam.

I en fersk rapport fant Jungling og kollegene at selv om hindringer for utvikling og distribusjon av MedTech AI lå foran - inkludert spørsmål rundt reguleringer og personvern av pasientdata - kunne vellykket implementering av AI på feltet øke produktiviteten, redusere behandlingskostnadene og drive vekst på tvers av helsekjedenes verdikjede.

Morgan Stanley anslår at det globale markedet for AI innen helsevesenet kan øke fra 1.3 milliarder dollar i dag til 10 milliarder dollar med 2024, og vokse med en årlig sammensatt rate på 40%. For investorer, store MedTech-selskaper og utstyrsleverandører, samt AI-teknologileverandører og nye oppstartsforstyrrere kan alle gi muligheter.

AI, maskinlæring og MedTech

AI har som mål å etterligne menneskelige kognitive prosesser, for eksempel læring og resonnement via algoritmer og store datasett. Den mest populære metoden er maskinlæring, der en modell trenes i et datasett - for eksempel tarmskanninger fra millioner av pasienter - for å uavhengig analysere og kategorisere nye datasett. Jo mer komplekst og større datamengde, jo mer forbedret er den kognitive resonneringsevnen til modellen.

Medisinsk AI har et stort potensial, fra å håndtere dialyse til å optimalisere pasientdosering til tidlig sykdomsdeteksjon. Mye avhenger imidlertid av kraften og designen til selve AI. "Tidslinjene for bruk av AI-aktivert MedTech vil sannsynligvis bli bestemt av de konkrete økonomiske fordelene produsert av produktet og brukervennligheten og integreringen i eksisterende arbeidsflyter," sier Jungling.

Vi er fremdeles i de tidlige stadiene. Med relativt beskjedne distribusjoner av AI, for eksempel assistent intelligens, som hjelper til med å redusere manuelle prosesser og enkle, men repeterende oppgaver, for eksempel avtaleplanlegging, slik at dyktige medisinske medarbeidere får mer tid til spesialisert og inntektsbringende arbeid.

Mer avanserte former for AI kan hjelpe medisinsk fagpersonell med å ta sine beslutninger, ved å evaluere diagnostiske bilder og lage behandlingsplaner. Denne formen for AI, kjent som ukontrollert maskinlæring, kan vurdere rå ustrukturerte data og søke etter mønstre. "Slik funksjonalitet kan føre til dramatiske forbedringer i produktiviteten, spesielt i kliniske omgivelser der tilbudet av dyktige fagfolk er begrenset," sier Jungling.

AI kunne etter hvert utføre oppgaver som diagnostikk uten brukerinput, men slike scenarier forblir langt nede i veien.

Les hele historien her ...

Bli med på vår adresseliste!


Abonner
Varsle om
gjest
2 kommentarer
eldste
Nyeste Mest stemte
Inline tilbakemeldinger
Se alle kommentarer