Technologia w zakresie opieki zdrowotnej od zawsze rozwijała się niezwykle szybko, jednak od czasu wybuchu pandemii wirusa COVID-19 postęp technologiczny przyśpieszył do niespotykanego wcześniej tempa. W naszym artykule wyszczególniliśmy najpopularniejsze trendy w zakresie wykorzystania technologii w opiece zdrowotnej pod koniec 2022 roku. W 2023 roku sztuczna inteligencja (SI) stała się jednym z najczęściej poruszanych tematów podczas rozmów o innowacjach technologicznych. Ze względu na to, że rozwiązania takie, tak Chat GPT i Bard zdominowały świat chatbotów, a sprzęt SI usprawnia procesy w wielu branżach.
Jednak jaki ma ona wpływ na opiekę zdrowotną? Według serwisu Binariks.com, globalny rynek wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej został wyceniony na 16,3 mld USD i oczekuje się, że do 2029 roku ta liczba wzrośnie do 173,55 mld USD. Przekłada się to na złożoną roczną stopę wzrostu wynoszącą solidne 40,2%, co pokazuje, że na rynku rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej w ciągu kilku najbliższych lat nastąpi znacząca tendencja wzrostowa. Mając to na uwadze w tym artykule omówiliśmy najważniejsze trendy w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji mające wpływ na opiekę zdrowotną w 2023 roku. Ponadto z niecierpliwością czekamy na to, co okaże się istotne w przyszłości.
Najpopularniejsze trendy w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej w 2023 roku
Medycyna precyzyjna
Zastosowanie sztucznej inteligencji w medycynie precyzyjnej szybko rośnie i stanowi bardziej nowoczesne podejście do zrozumienia kwestii zdrowia. Zazwyczaj każda osoba, która cierpi na określoną chorobę byłaby traktowana w taki sam sposób, ale nie wszyscy są tacy sami i nie reagują w ten sam sposób na określone leczenie. W przeszłości placówki służby zdrowia nie były łatwo dostępne i nie miały możliwości traktowania każdej osoby inny sposób, a stosowanie podejścia ogólnego było znacznie bardziej skuteczne. Jednakże dzięki sprzętowi SI stało się to znacznie łatwiejsze.
Sztuczna inteligencja może tworzyć w dużym stopniu dostosowane plany leczenia, badając szeroki zakres danych dotyczących pacjentów, w tym zmienne genetyczne, środowiskowe i dotyczące ich stylu życia. Ta metoda jest szczególnie ważna w leczeniu skomplikowanych chorób, takich jak rak, w których sztuczną inteligencję można wykorzystać do określenia najlepszych kombinacji leków i planów leczenia w oparciu o cechy genetyczne każdego pacjenta. Medycyna precyzyjna oparta na sztucznej inteligencji próbuje również przewidzieć, w jaki sposób pacjenci zareagują na różne rodzaje leczenia, co pomoże lekarzom wybrać najlepsze kierunki działania i zminimalizować liczbę prób i błędów.
W 2023 roku zastosowanie testów wielogenowych, takich jak Oncotype Dx®, służy jako przykład wykorzystania medycyny precyzyjnej w leczeniu raka piersi, szczególnie w przypadku estrogenowo-dodatnich / HER2-ujemnych (ER +/HER2-) nowotworów piersi we wczesnym okresie. Wspomniane testy odgrywają kluczową rolę w wyborze leczenia wspomagającego dzięki analizowaniu panelu genów z próbek nowotworów w celu podjęcia decyzji o odpowiedniej formie leczenia.
Analiza predyktywna
Analiza predyktywna oparta na sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej zmienia oblicze opieki nad pacjentami, przewidując przyszłe zdarzenia i trendy w zakresie zdrowia. Wspomniana technologia analizuje dane historyczne i te gromadzone w czasie rzeczywistym, aby prognozować wyniki pacjentów, zidentyfikować pacjentów narażonych na wysokie ryzyko pewnych schorzeń i przewidzieć potrzeby w ramach opieki zdrowotnej. Na przykład algorytmy SI mogą identyfikować pacjentów zagrożonych rozwojem chorób przewlekłych, takich jak cukrzyca lub choroby serca, analizując wyniki laboratoryjne, dane obrazowe i elektroniczną dokumentację medyczną (EHR). Analiza predyktywna może również okazać się wyjątkowo pomocna w prognozowaniu liczby przyjętych pacjentów, zarządzaniu zasobami w zakresie opieki zdrowotnej oraz optymalizacji wykorzystania pracowników i zapasów w szpitalach. Podstawę tego innowacyjnego podejścia stanowi sieć czujników, Internet Rzeczy (IoT) i inteligentna technologia, które pozwalają monitorować działanie sprzętu i zarządzać jego wydajnością.
Analiza predyktywna oparta na sztucznej inteligencji jest coraz częściej stosowana w połączeniu z technologią do noszenia, taką jak urządzenia do śledzenia kondycji i smartwatche do monitorowania i zarządzania problemami ze zdrowiem. Liczne dane dotyczące zdrowia, w tym tętno, poziom aktywności, wzorce snu, a nawet poziom tlenu we krwi, są stale gromadzone przez wspomniane urządzenia. Omawiane dane mogą oferować istotne informacje na temat stanu zdrowia użytkownika i możliwego ryzyka dla zdrowia, gdy połączy się je z analizą predyktywną.
Obrazowanie medyczne i diagnostyka
Sztuczna inteligencja ma znaczący wpływ na diagnostykę i obrazowanie w medycynie. W radiologii, patologii i okulistyce zaawansowane algorytmy poprawiają szybkość, dokładność i wydajność analizy obrazu. Sztuczna inteligencja często może identyfikować nieprawidłowości w rezonansie magnetycznym, tomografii komputerowej i zdjęciach rentgenowskich znacznie szybciej i dokładniej niż ludzcy specjaliści. Ta zdolność ma kluczowe znaczenie dla wczesnego postawienia diagnozy i wykrywania chorób, szczególnie w przypadku chorób siatkówki, guzków płuc i raka piersi. Ponadto analiza danych medycznych w czasie rzeczywistym za pomocą sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej powszechna, co pomaga lekarzom w podejmowaniu lepszych decyzji podczas operacji i leczenia. p
Wspólne badanie przeprowadzone przez King’s College London, Uniwersytet w Warwick, Wellcome i wiele placówek NHS wykazało, że sztuczna inteligencja może analizować zdjęcia rentgenowskie i równie szybko, jeśli nie szybciej niż lekarze, określać problemy medyczne. Oprogramowanie o nazwie X-Raydar może skanować zdjęcia rentgenowskie natychmiast po ich wykonaniu i jest w stanie niemal od razu oznaczać wszelkie nieprawidłowości, a następnie podaje wartość procentową każdej występującej nieprawidłowości.
Kompleksowe programy oparte na sztucznej inteligencji będą przyszłością medycyny, a SI stanie się drugim pilotem dla zapracowanych lekarzy. Przy poważnym braku radiologów w Wielkiej Brytanii takie programy ułatwią interpretację i zmniejszą opóźnienia zarówno w stawianiu diagnozy, jak i samym leczeniu.
Professor Vicky Goh, Co-author of King’s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists
Opracowywanie i wprowadzanie nowych leków do obrotu
Przedkliniczne fazy tradycyjnego opracowywania leków zwykle trwają od trzech do sześciu lat i kosztują od setek milionów do miliardów dolarów. To notorycznie czasochłonny i kosztowny proces. Jednak mnóstwo narzędzi opartych na sztucznej inteligencji przekształca prawie każdy etap procesu opracowywania leków, oferując znaczny potencjał do zmiany tempa i opłacalności całego sektora.
Sztuczna inteligencja znacznie szybciej identyfikuje potencjalnych kandydatów do przyjmowania leków niż konwencjonalne metody, a to wszystko dzięki analizowaniu dużych zestawów danych. Obejmuje to przyjmowanie założeń dotyczących tego, jak nowe leki mogą wchodzić w interakcje z organizmem, dostrzeganie możliwych negatywnych skutków, a nawet pomoc w planowaniu badań klinicznych. Rozwój nowych celów i ścieżek terapeutycznych, szczególnie w przypadku chorób, na które obecnie nie ma skutecznego leczenia, jest możliwy dzięki zdolności sztucznej inteligencji do analizowania złożonych danych biologicznych. Stwarza to nowatorskie możliwości na wprowadzanie nowych leków do obrotu.
Operacje przy pomocy robota
Zbadaliśmy już to, w jaki sposób ludzie i roboty mogą ze sobą współpracować. Co więcej, dotyczy to również sektora opieki zdrowotnej. Zastosowanie sztucznej inteligencji w chirurgii przy pomocy robota staje się coraz bardziej powszechne, oferując tym samym niespotykaną precyzję i kontrolę. Wspomniane zrobotyzowane systemy, zasilane algorytmami opartymi na sztucznej inteligencji, pomagają chirurgom w wykonywaniu złożonych i delikatnych zabiegów. Dzięki technologii operacje można teraz przeprowadzać przy użyciu metod minimalnie inwazyjnych, co skraca czas powrotu do zdrowia i zmniejsza ryzyko powikłań. Sztuczna inteligencja poprawia umiejętności chirurga, oferując analizę danych w czasie rzeczywistym, precyzyjne ruchy, a nawet przewidywane spostrzeżenia podczas wykonywania zabiegu. Wspomniana tendencja nie tylko zwiększa potencjał zabiegów chirurgicznych, ale także poprawia ich wyniki, nawet w obszarach, w których ludzka precyzja może być ograniczona.
Rzeczywistym przykładem operacji przy pomocy robota jest Smart Tissue Autonomous Robot (STAR). Wspomniany system jest wykorzystywany w operacjach laparoskopowych do tworzenia i wykonywania planu chirurgicznego przy minimalnej interwencji człowieka. W rzeczywistości w 2022 roku stał się on pierwszym robotem, który przeprowadził operację tkanek miękkich bez pomocy człowieka, wykonując operację laparoskopową na świni. STAR wykorzystuje algorytmy śledzenia oparte na uczeniu maszynowym, systemy obrazowania 3D, widzenie komputerową i zaawansowane techniki sterowania, aby zadziałać w przypadku pojawienia się problemu podczas operacji. To znaczący krok w kierunku zautomatyzowanych operacji na ludziach w przyszłości.
Wirtualni asystenci ds. zdrowia (ang. Virtual Health Assistant, VHA)
Wspomniane systemy oparte na sztucznej inteligencji, które często przybierają formę chatbotów lub wirtualnych agentów, oferują całodobową wsparcie, poprawiając tym samym wydajność i dostępność opieki zdrowotnej. Oprócz pomocy w segregacji objawów i odpowiadania na pytania pacjentów, VHA zapewniają również możliwość ustalania harmonogramu wizyt lekarskich i przypomnień o przyjmowaniu leków. Są one szczególnie pomocne w rutynowych zapytaniach, co zmniejsza obciążenie personelu medycznego i pozwala im skoncentrować się na trudniejszych obowiązkach związanych z opieką nad pacjentami.
VHA mogą zapewniać spersonalizowane interakcje dzięki dokładnemu zrozumieniu i reagowaniu na potrzeby pacjentów dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego. Ten schemat działania jest odzwierciedleniem większego ruchu w ramach opieki zdrowotnej w kierunku rozwiązań cyfrowych, w którym technologia poprawia obsługę pacjentów i przyspiesza świadczenie im opieki, czyniąc ją bardziej skoncentrowaną na pacjencie i wrażliwą na jego potrzeby.
Jak będzie wyglądać przyszłość?
Patrząc w przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, oczywiste jest, że połączenie technologii i medycyny może zasadniczo zmienić cały sektor. W 2024 roku i w przyszłości trendy, które obserwujemy dzisiaj, prawdopodobnie się zmienią, zapewniając jeszcze bardziej zaawansowane i wpływowe zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.
Nowsze technologie, takie jak wirtualne oddziały szpitalne, mogą stać się bardziej popularne w 2024 roku, ponieważ pozwalają pacjentom na zdalną opiekę w domu, a nie w szpitalu, zmniejszając tym samym obciążenie personelu medycznego i umożliwiając zwolnienie łóżek dla osób, które najbardziej ich potrzebują. Wspomniane oddziały działają przy użyciu połączonych ze sobą urządzeń IoT służących do zdalnego monitorowania pacjentów i zapewniania kanałów komunikacji pracownikom służby zdrowia. Ten rodzaj opieki określa się jako „telemedycynę 2.0”, ponieważ wykracza poza zwykłe ramy świadczenia opieki zdalnej. Oddziały wirtualne pełnią funkcję scentralizowanego centrum, w którym lekarze mogą zdalnie monitorować grupę osób.
Technologie, takie jak rzeczywistość rozszerzona (AR) i rzeczywistość wirtualna (VR) również stają się coraz bardziej popularne w opiece zdrowotnej. W tym roku ogłoszono, w jaki sposób pracownicy służby zdrowia korzystają z rzeczywistości wirtualnej do zarządzania długotrwałymi problemami z przewlekłym bólem. Wykorzystuje się ją również w innych sektorach w celu poprawy bezpieczeństwa. Rzeczywistość rozszerzona jest stosowana w przypadkach, takich jak leczenie ran, ułatwiając nieinwazyjną ocenę stanu rany pacjenta, poziomu jej gojenia się i optymalnego przebiegu leczenia.
Podsumowanie
Przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest niezwykle obiecująca, naznaczona postępami, które nie tylko poprawiają wyniki pacjentów i wydajność operacyjną, ale także torują drogę nowym możliwościom leczenia i bardziej spersonalizowanemu podejściu do opieki nad pacjentami. Medycyna precyzyjna będzie się rozwijać — oczekuje się, że integracja sztucznej inteligencji w obrazowaniu medycznym i diagnostyce osiągnie zupełnie nowy poziom, a w przypadku chirurgii przy pomocy robota, która już gwałtownie się rozwija, prawdopodobnie nastąpi zwiększone stosowanie wspomnianych rozwiązań. Bez wątpienia wraz z postępem omawianych technologii sektor opieki zdrowotnej ulegnie zmianie, stając się bardziej proaktywny, dokładny i skoncentrowany na pacjencie.
Wyłączenie odpowiedzialności
Wszystkie treści i informacje zawarte w tym artykule służą wyłącznie celom informacyjnym i edukacyjnym oraz nie stanowią porady medycznej.
