Teknologien i helsevesenet har alltid vært i rask utvikling, men siden covid-19-pandemien har den teknologiske utviklingen skutt fart i et tempo som vi aldri har sett maken til. I slutten av 2022 belyste vi disse topptrendene i denne artikkelen. I 2023 har kunstig intelligens, eller AI, vært en av de mest omtalte teknologiske nyvinningene, med chatbot-assistenter som ChatGPT og Bard, og AI-utstyr som effektiviserer prosesser i flere bransjer.
Men hvordan påvirker det helsevesenet? Ifølge Binariks.com ble det globale markedet for kunstig intelligens i denne sektoren verdsatt til 16,3 milliarder dollar, og forventes å vokse til 173,55 milliarder dollar innen 2029. Det er en årlig vekstrate på hele 40,2%, noe som viser at markedet vil oppleve en betydelig vekst i løpet av de neste årene. Med dette i bakhodet ser vi nærmere noen av de største AI-trendene som påvirker helsevesenet i 2023, og ser frem til å se hva som kan bli stort i fremtiden.
AI-trender i helsesektoren i 2023
Presisjonsmedisin
Bruk av kunstig intelligens i presisjonsmedisin vokser raskt og er en mer moderne måte å forstå helse på. Tradisjonelt ville alle personer med en bestemt tilstand, sykdom eller lidelse blitt behandlet på samme måte, men ikke alle er like, eller reagerer på samme måte på visse behandlinger. Før i tiden hadde man ikke mulighet til å behandle hver enkelt person forskjellig, og det var mye mer effektivt å bruke en generell tilnærming. Men med AI-utstyr kan dette endres.
AI kan skreddersy behandlingsplaner ved å undersøke et bredt spekter av pasientdata, inkludert genetiske, miljømessige og livsstilsmessige variabler. Denne metoden er spesielt viktig for behandling av kompliserte sykdommer som kreft, der kunstig intelligens kan brukes til å finne de beste legemiddelkombinasjonene og behandlingsplanene basert på pasientens genetiske egenskaper. Med denne type medisin forsøker man også å forutsi hvordan pasienter vil reagere på ulike behandlinger, noe som vil hjelpe legene med å velge de beste tiltakene og minimere utprøving og feiling.
Bruken av multigenetiske tester som Oncotype Dx® er et eksempel på presisjonsmedisin i behandlingen av brystkreft, spesielt for tidlig brystkreft (østrogenpositiv/HER2-negativ, ER+/HER2-). Disse testene spiller en avgjørende rolle i valg av etterbehandling ved at de analyserer et panel av gener fra svulstprøver som grunnlag for behandlingsbeslutninger.
Prediktiv analyse
AI-drevet prediktiv analyse kan forutsi fremtidige helsehendelser og trender. Denne teknologien analyserer historiske data og sanntidsdata for å forutsi pasientutfall, identifisere pasienter med høy risiko for visse tilstander og forutse behov for helsetjenester. AI-algoritmer kan for eksempel identifisere pasienter som står i fare for å utvikle kroniske sykdommer som diabetes eller hjertesykdom, ved å analysere laboratorieresultater, bildedata og elektroniske pasientjournaler. Prediktiv analyse kan også være til stor hjelp når det gjelder å forutsi hvor mange pasienter som blir innlagt, administrere helseressurser og optimalisere bemanningen og lagerbeholdningen på sykehus. Denne type vedlikehold baserer seg på sensorer, IoT og smartteknologi for å overvåke og styre utstyret.
AI-drevet prediktiv analyse brukes i stadig større grad sammen med kroppsnær teknologi, som treningsarmbånd og smartklokker, for å overvåke og håndtere helsetilstander. Disse enhetene samler kontinuerlig inn en rekke helsedata, inkludert puls, aktivitetsnivå, søvnmønster og til og med oksygennivået i blodet. I kombinasjon med prediktiv analyse kan denne type data gi viktige innsikter i brukerens helsetilstand og potensielle helserisikoer.
Medisinsk bildebehandling og diagnostikk
AI har en betydelig innvirkning på diagnostikk og bildebehandling innen medisin. Innen radiologi, patologi og oftalmologi bidrar avanserte algoritmer til raskere, mer nøyaktig og mer effektiv bildeanalyse. AI kan ofte identifisere avvik i MR-, CT- og røntgenbilder raskere og mer nøyaktig enn menneskelige spesialister. Denne evnen er avgjørende for tidlig sykdomsdiagnose, spesielt for sykdommer i netthinnen, lungeknuter og brystkreft. I tillegg blir det stadig vanligere å analysere medisinske data i sanntid ved hjelp av kunstig intelligens, noe som hjelper leger med å ta bedre beslutninger under operasjoner og behandlinger.
En kombinert studiefra King’s College London, University of Warwick, Wellcome og flere NHS-institusjoner har vist at kunstig intelligens kan analysere røntgenbilder og fastslå medisinske problemer like raskt, om ikke raskere, enn leger. Programvaren, X-Raydar, kan skanne røntgenbilder så snart de er tatt, og kan flagge eventuelle avvik nesten umiddelbart, og deretter angi en prosentandel for hvert avvik.
Omfattende AI-programmer som dette vil være medisinens fremtid, der AI fungerer som andrepilot for travle leger. På grunn av den akutte mangelen på radiologer i Storbritannia vil programmer som dette lette tolkningen og redusere forsinkelser i diagnostisering og behandling.
Professor Vicky Goh, Co-author of King’s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists
Legemiddelutvikling
Prekliniske faser av tradisjonell legemiddelutvikling tar vanligvis tre til seks år og koster hundrevis av millioner til milliarder av dollar. Det er en svært tidkrevende og kostbar prosess. Det finnes imidlertid en mengde AI-verktøy som er i ferd med å forandre nesten alle faser av legemiddelutviklingsprosessen, og som har et betydelig potensial til å endre tempoet og økonomien i sektoren.
AI er langt raskere enn konvensjonelle metoder til å identifisere mulige legemiddelkandidater ved å analysere store datasett. Dette innebærer å gjøre antakelser om hvordan nye medisiner kan interagere med kroppen, oppdage mulige negative effekter og til og med bidra til å planlegge kliniske studier. AIs evne til å analysere komplekse biologiske data gjør det mulig å utvikle nye behandlingsmål og veier, særlig for sykdommer som det i dag ikke finnes noen effektiv behandling for. Dette åpner nye terapeutiske muligheter for utvikling av legemidler.
Robotassistert kirurgi
Vi har allerede sett på hvordan mennesker og roboter kan samarbeide, og dette gjelder også for helsevesenet. Bruken av kunstig intelligens i robotassistert kirurgi blir stadig mer utbredt, og gir enestående presisjon og kontroll. Robotsystemene hjelper kirurgene med å utføre komplekse og delikate inngrep. Takket være teknologien kan operasjoner nå utføres med metoder med minimale inngrep, noe som forkorter rekonvalesenstiden og reduserer risikoen for komplikasjoner. AI forbedrer kirurgens ferdigheter ved å tilby dataanalyse i sanntid, presise bevegelser og til og med prediktiv innsikt under inngrepet. Denne trenden øker ikke bare potensialet for kirurgiske behandlinger, men forbedrer også de kirurgiske resultatene, selv på områder der menneskelig presisjon kan være begrenset.
Et praktisk eksempel på robotassistert kirurgi er STAR (Smart Tissue Autonomous Robot). Dette systemet brukes ved laparoskopiske operasjoner for å lage og utføre en operasjonsplan med minimal menneskelig inngripen. I 2022 var STAR den første roboten som utførte en bløtvevsoperasjon uten menneskelig hjelp, da den utførte en laparoskopisk operasjon på en gris. STAR bruker maskinlæringsbaserte sporingsalgoritmer, 3D-bildesystemer, datasyn og avanserte kontrollteknikker for å gripe inn hvis det oppstår problemer under operasjonen. Dette er et viktig skritt i retning av automatiserte operasjoner på mennesker i fremtiden.
Virtuelle helseassistenter (VHA)
AI-drevne systemener som chatboter og virtuelle assistenter tilbyr støtte døgnet rundt og gjør helsevesenet mer effektivt. I tillegg til å hjelpe til med triagering av symptomer og svare på spørsmål fra pasientene, kan VHA også hjelpe til med timeplanlegging og påminnelser om medisinering. De er spesielt nyttige når det gjelder håndtering av rutinehenvendelser, noe som reduserer arbeidsbelastningen for det medisinske personalet og frigjør tid til å konsentrere seg om vanskeligere pasientoppgaver.
Ved hjelp av maskinlæring og naturlig språkbehandling kan helsevesenet tilby individualiserte interaksjoner ved å forstå og respondere nøyaktig på pasientens behov. Dette mønsteret gjenspeiler en større bevegelse i helsevesenet i retning av digitale løsninger, der teknologien forbedrer pasientopplevelsen og gjør behandlingen raskere og mer pasientsentrert og responsiv.
Hvordan ser fremtiden ut?
Når vi ser på fremtiden for kunstig intelligens i helsevesenet, er det tydelig at samspillet mellom teknologi og medisin er i ferd med å forandre bransjen på en fundamental måte. I 2024 og fremover vil trendene vi ser i dag, sannsynligvis utvikle seg videre og gi enda mer sofistikerte og effektive anvendelser av kunstig intelligens i helsevesenet.
Nyere teknologier, som virtuelle sykehusavdelinger, kan bli mer populære i 2024, ettersom de gjør det mulig for pasienter å få fjernbehandling hjemme i stedet for på sykehuset, noe som letter arbeidsbelastningen for medisinsk personale og frigjør senger til de som trenger dem mest. Disse avdelingene bruker sammenkoblede IoT-enheter til å overvåke pasienter og tilby kommunikasjonskanaler for helsepersonell på avstand. Denne typen behandling omtales som “telemedisin 2.0”, fordi den går lenger enn bare å levere fjernbehandling. Virtuelle avdelinger fungerer som et sentralisert knutepunkt der helsepersonell kan fjernovervåke en gruppe mennesker.
Teknologier som utvidet virkelighet (AR) og virtuell virkelighet (VR) blir også stadig mer populære. Så sent som i år ble det rapportert om hvordan helsepersonell bruker VR til å håndtere langvarige kroniske smerteproblemer. Det brukes også i andre bransjer for å øke sikkerheten. AR brukes blant annet til sårbehandling, noe som gjør det mulig å foreta en ikke-invasiv evaluering av sårets alvorlighetsgrad, tilhelingsstatus og optimal behandling.
Konklusjon
Fremtiden for kunstig intelligens i helsevesenet er svært lovende, og den er preget av fremskritt som ikke bare forbedrer pasientresultatene og driftseffektiviteten, men som også baner vei for nye behandlingsmuligheter og en mer persontilpasset tilnærming til pasientbehandling. Presisjonsmedisinen vil fortsette å utvikle seg, integreringen av kunstig intelligens i medisinsk bildebehandling og diagnostikk forventes å nå nye høyder, og robotassistert kirurgi, som allerede er på fremmarsj, vil trolig bli stadig mer utbredt.
Ansvarsfraskrivelse
All informasjon i denne artikkelen er til informasjon og utdanningsformål, og erstatter ikke medisinsk råd eller konsultasjon med helseprofesjonelle.
