{"id":65214,"date":"2023-12-21T14:09:25","date_gmt":"2023-12-21T14:09:25","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/uncategorized-no\/topp-6-ai-trender-i-helsesktoren-for-2023-og-videre\/"},"modified":"2023-12-22T14:27:56","modified_gmt":"2023-12-22T14:27:56","slug":"topp-6-ai-trender-i-helsesktoren-for-2023-og-videre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/no\/medisinsk-og-helsevesen\/topp-6-ai-trender-i-helsesktoren-for-2023-og-videre\/","title":{"rendered":"Topp 6 AI-trender i helsesktoren for 2023 og videre"},"content":{"rendered":"\n

Teknologien i helsevesenet har alltid v\u00e6rt 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<\/a>. I 2023 har kunstig intelligens, eller AI, v\u00e6rt en av de mest omtalte teknologiske nyvinningene, med chatbot-assistenter som ChatGPT og Bard, og AI-utstyr som effektiviserer prosesser i flere bransjer. <\/p>\n\n\n\n

Men hvordan p\u00e5virker det helsevesenet? If\u00f8lge Binariks.com<\/a> ble det globale markedet for kunstig intelligens i denne sektoren verdsatt til 16,3 milliarder dollar, og forventes \u00e5 vokse til 173,55 milliarder dollar innen 2029. Det er en \u00e5rlig vekstrate p\u00e5 hele 40,2%, noe som viser at markedet vil oppleve en betydelig vekst i l\u00f8pet av de neste \u00e5rene. Med dette i bakhodet ser vi n\u00e6rmere noen av de st\u00f8rste AI-trendene som p\u00e5virker helsevesenet i 2023, og ser frem til \u00e5 se hva som kan bli stort i fremtiden.<\/p>\n\n\n\n

AI-trender i helsesektoren i 2023<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Presisjonsmedisin<\/h3>\n\n\n\n

Bruk av kunstig intelligens i presisjonsmedisin vokser raskt og er en mer moderne m\u00e5te \u00e5 forst\u00e5 helse p\u00e5. Tradisjonelt ville alle personer med en bestemt tilstand, sykdom eller lidelse blitt behandlet p\u00e5 samme m\u00e5te, men ikke alle er like, eller reagerer p\u00e5 samme m\u00e5te p\u00e5 visse behandlinger. F\u00f8r i tiden hadde man ikke mulighet til \u00e5 behandle hver enkelt person forskjellig, og det var mye mer effektivt \u00e5 bruke en generell tiln\u00e6rming. Men med AI-utstyr kan dette endres. <\/p>\n\n\n\n

AI kan skreddersy behandlingsplaner ved \u00e5 unders\u00f8ke et bredt spekter av pasientdata, inkludert genetiske, milj\u00f8messige og livsstilsmessige variabler. Denne metoden er spesielt viktig for behandling av kompliserte sykdommer som kreft, der kunstig intelligens kan brukes til \u00e5 finne de beste legemiddelkombinasjonene og behandlingsplanene basert p\u00e5 pasientens genetiske egenskaper. Med denne type medisin fors\u00f8ker man ogs\u00e5 \u00e5 forutsi hvordan pasienter vil reagere p\u00e5 ulike behandlinger, noe som vil hjelpe legene med \u00e5 velge de beste tiltakene og minimere utpr\u00f8ving og feiling.<\/p>\n\n\n\n

Bruken av multigenetiske tester som Oncotype Dx\u00ae<\/a> er et eksempel p\u00e5 presisjonsmedisin i behandlingen av brystkreft<\/a>, spesielt for tidlig brystkreft (\u00f8strogenpositiv\/HER2-negativ, ER+\/HER2-). Disse testene spiller en avgj\u00f8rende rolle i valg av etterbehandling ved at de analyserer et panel av gener fra svulstpr\u00f8ver som grunnlag for behandlingsbeslutninger.<\/p>\n\n\n\n

Prediktiv analyse<\/h3>\n\n\n\n

AI-drevet prediktiv analyse<\/a> kan forutsi fremtidige helsehendelser og trender. Denne teknologien analyserer historiske data og sanntidsdata for \u00e5 forutsi pasientutfall, identifisere pasienter med h\u00f8y risiko for visse tilstander og forutse behov for helsetjenester. AI-algoritmer kan for eksempel identifisere pasienter som st\u00e5r i fare for \u00e5 utvikle kroniske sykdommer som diabetes eller hjertesykdom, ved \u00e5 analysere laboratorieresultater, bildedata og elektroniske pasientjournaler. Prediktiv analyse kan ogs\u00e5 v\u00e6re til stor hjelp n\u00e5r det gjelder \u00e5 forutsi hvor mange pasienter som blir innlagt, administrere helseressurser og optimalisere bemanningen og lagerbeholdningen p\u00e5 sykehus. Denne type vedlikehold baserer seg p\u00e5 sensorer<\/a>, IoT og smartteknologi for \u00e5 overv\u00e5ke og styre utstyret.<\/p>\n\n\n\n

AI-drevet prediktiv analyse brukes i stadig st\u00f8rre grad sammen med kroppsn\u00e6r teknologi,<\/a> som treningsarmb\u00e5nd og smartklokker, for \u00e5 overv\u00e5ke og h\u00e5ndtere helsetilstander. Disse enhetene samler kontinuerlig inn en rekke helsedata, inkludert puls, aktivitetsniv\u00e5, s\u00f8vnm\u00f8nster og til og med oksygenniv\u00e5et i blodet. I kombinasjon med prediktiv analyse kan denne type data gi viktige innsikter i brukerens helsetilstand og potensielle helserisikoer.  <\/p>\n\n\n\n

Medisinsk bildebehandling og diagnostikk<\/h3>\n\n\n\n

AI har en betydelig innvirkning p\u00e5 diagnostikk og bildebehandling innen medisin. Innen radiologi, patologi og oftalmologi bidrar avanserte algoritmer til raskere, mer n\u00f8yaktig og mer effektiv bildeanalyse. AI kan ofte identifisere avvik i MR-, CT- og r\u00f8ntgenbilder raskere og mer n\u00f8yaktig enn menneskelige spesialister. Denne evnen er avgj\u00f8rende for tidlig sykdomsdiagnose, spesielt for sykdommer i netthinnen, lungeknuter og brystkreft. I tillegg blir det stadig vanligere \u00e5 analysere medisinske data i sanntid ved hjelp av kunstig intelligens, noe som hjelper leger med \u00e5 ta bedre beslutninger under operasjoner og behandlinger.<\/p>\n\n\n\n

En kombinert studie<\/a>fra King’s College London<\/a>, University of Warwick<\/a>, Wellcome<\/a> og flere NHS-institusjoner har vist at kunstig intelligens kan analysere r\u00f8ntgenbilder og fastsl\u00e5 medisinske problemer like raskt, om ikke raskere, enn leger. Programvaren, X-Raydar<\/a>, kan skanne r\u00f8ntgenbilder s\u00e5 snart de er tatt, og kan flagge eventuelle avvik nesten umiddelbart, og deretter angi en prosentandel for hvert avvik. <\/p>\n\n\n\n

\n

Omfattende AI-programmer som dette vil v\u00e6re medisinens fremtid, der AI fungerer som andrepilot for travle leger. P\u00e5 grunn av den akutte mangelen p\u00e5 radiologer i Storbritannia vil programmer som dette lette tolkningen og redusere forsinkelser i diagnostisering og behandling.<\/em><\/p>\nProfessor Vicky Goh, Co-author of King\u2019s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists<\/em>
<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Legemiddelutvikling<\/h3>\n\n\n\n

Prekliniske faser av tradisjonell legemiddelutvikling tar vanligvis tre til seks \u00e5r og koster hundrevis av millioner til milliarder av dollar.<\/a> Det er en sv\u00e6rt tidkrevende og kostbar prosess. Det finnes imidlertid en mengde AI-verkt\u00f8y som er i ferd med \u00e5 forandre nesten alle faser av legemiddelutviklingsprosessen, og som har et betydelig potensial til \u00e5 endre tempoet og \u00f8konomien i sektoren.<\/p>\n\n\n\n

AI er langt raskere enn konvensjonelle metoder til \u00e5 identifisere mulige legemiddelkandidater ved \u00e5 analysere store datasett. Dette inneb\u00e6rer \u00e5 gj\u00f8re antakelser om hvordan nye medisiner kan interagere med kroppen, oppdage mulige negative effekter og til og med bidra til \u00e5 planlegge kliniske studier. AIs evne til \u00e5 analysere komplekse biologiske data gj\u00f8r det mulig \u00e5 utvikle nye behandlingsm\u00e5l og veier, s\u00e6rlig for sykdommer som det i dag ikke finnes noen effektiv behandling for. Dette \u00e5pner nye terapeutiske muligheter for utvikling av legemidler.<\/p>\n\n\n\n

Robotassistert kirurgi<\/h3>\n\n\n\n

Vi har allerede sett p\u00e5 hvordan mennesker og roboter kan samarbeide<\/a>, og dette gjelder ogs\u00e5 for helsevesenet. Bruken av kunstig intelligens i robotassistert kirurgi blir stadig mer utbredt, og gir enest\u00e5ende presisjon og kontroll. Robotsystemene hjelper kirurgene med \u00e5 utf\u00f8re komplekse og delikate inngrep. Takket v\u00e6re teknologien kan operasjoner n\u00e5 utf\u00f8res med metoder med minimale inngrep, noe som forkorter rekonvalesenstiden og reduserer risikoen for komplikasjoner. AI forbedrer kirurgens ferdigheter ved \u00e5 tilby dataanalyse i sanntid, presise bevegelser og til og med prediktiv innsikt under inngrepet. Denne trenden \u00f8ker ikke bare potensialet for kirurgiske behandlinger, men forbedrer ogs\u00e5 de kirurgiske resultatene, selv p\u00e5 omr\u00e5der der menneskelig presisjon kan v\u00e6re begrenset.<\/p>\n\n\n\n

Et praktisk eksempel p\u00e5 robotassistert kirurgi er STAR (Smart Tissue Autonomous Robot). Dette systemet brukes ved laparoskopiske operasjoner for \u00e5 lage og utf\u00f8re en operasjonsplan med minimal menneskelig inngripen. I 2022 var STAR den f\u00f8rste roboten som utf\u00f8rte en bl\u00f8tvevsoperasjon uten menneskelig hjelp, da den utf\u00f8rte en laparoskopisk operasjon p\u00e5 en gris.<\/a> STAR bruker maskinl\u00e6ringsbaserte sporingsalgoritmer, 3D-bildesystemer, datasyn og avanserte kontrollteknikker for \u00e5 gripe inn hvis det oppst\u00e5r problemer under operasjonen. Dette er et viktig skritt i retning av automatiserte operasjoner p\u00e5 mennesker i fremtiden. <\/p>\n\n\n\n

\n